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利用LBP特征的人脸识别方法。

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简介：
采用经典的人脸识别算法，并以一种基于模式识别的方法进行实现。该系统利用Visual Studio 2008开发平台，以C++语言进行开发，针对人脸图像数据，执行局部二值模式（LBP）特征的提取操作。随后，通过距离度量方法来计算不同人脸之间的相似性程度。实验结果表明，在包含100张人脸的较小数据库中，该算法的准确率已超过80%。

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  • 采用LBP特征的人脸识别方法
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    本文探讨了基于LBP（局部二值模式）特征的人脸识别技术，分析了其在人脸图像处理中的应用与优势。通过实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 经典人脸识别算法采用模式识别方法，在VS2008开发平台上使用C++语言实现。该算法通过对人脸图片进行LBP特征提取，并利用距离度量计算人脸相似度，在包含100人的小型数据库中，准确率超过了80%。
     
  • 利用PCA特征脸的人脸识别方法
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    本研究提出了一种基于PCA（主成分分析）和特征脸技术的人脸识别方法。通过降维提取人脸关键特征，提高识别准确性和效率。 基于PCA特征脸算法的人脸识别；运行主脚本函数即可。全部代码都在这个文件里。
     
  • 利用LBP和CNN的人脸识别方法
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    本研究提出了一种结合局部二值模式(LBP)与卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法，通过有效融合两种技术的优势，提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 本段落针对将人脸图像直接作为卷积神经网络输入时可能出现的维数过高以及忽略局部结构特征信息等问题，提出了一种基于LBP（Local Binary Pattern）和CNN（Convolutional Neural Network）的人脸识别算法进行研究。
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
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    本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。
     
  • KNN人脸识别-基于LBP特征.zip
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    本项目为一个使用K近邻算法的人脸识别系统，采用局部二值模式（LBP）提取面部特征。通过Python编程实现，适用于研究和教学目的。 使用Olivetti数据集进行人脸识别实验，该数据集包含400张人脸图片，涉及20个不同的身份标识符。以下是实验步骤： 第一步：将数据划分为训练集和测试集。 第二步：从每一张图像中提取LBP（Local Binary Pattern）特征。 第三步：使用KNN分类器进行识别，在k=5时模型精度达到最高值82.5%。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别LBP图像特征提取算法
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    本研究采用MATLAB平台，提出了一种利用局部二值模式(LBP)进行人脸图像特征提取的方法，并应用于人脸识别系统中，显著提升了系统的准确性和效率。 基于MATLAB的LBP图片特征提取算法以及人脸识别算法经过测试效果良好。
     
  • 利用特征脸技术的人脸识别(MFC+OpenCV)
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    本项目运用MFC和OpenCV库实现基于特征脸技术的人脸识别系统，通过降维提高算法效率与准确率，在Windows平台上提供用户友好的界面。 这段内容是基于《深入理解OpenCV》第八章进行的改写版本，采用了MFC框架实现，并完成了人脸检测、模型训练及人脸识别等功能。开发环境使用的是Visual Studio 2013与OpenCV 2.4.9，项目中包含了编译好的可执行文件和源程序代码。考虑到资源评分的问题，作者提到自己积分不多，请大家理解和支持。
     
  • 【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和KNN(K-Nearest Neighbors)算法的人脸识别Matlab实现代码，适用于研究及学习人脸识别技术。 【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码 这篇文章介绍了如何使用MATLAB编写一个利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征与KNN（k-Nearest Neighbors）分类器相结合的人脸识别系统。文中详细阐述了各个步骤的代码细节，包括数据预处理、特征提取以及模型训练和测试等内容，并提供了完整的源码供读者参考学习。
     
  • 人脸识别的经典算法——特征脸方法(Eigenface)
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    特征脸方法（Eigenface）是一种基于PCA的人脸识别经典技术，通过将人脸图像投影到一组称为eigenfaces的特征空间中实现模式识别和分类。 这篇文章是介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要。 步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像）。每张图像可以转换成一个N维的向量（即每个像素作为一个维度进行排列），然后这M个向量组成一个矩阵。
     
  • 基于LBP的MATLAB人脸识别方法
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    本研究采用局部二值模式（LBP）算法，在MATLAB平台上实现高效的人脸识别系统。通过提取人脸特征并进行分类测试，验证了该方法的有效性与准确性。 该资源是基于MATLAB的LBP算法人脸识别程序，包含一个可以运行的程序及代码，可供交流学习使用。如有疑问可联系我。