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KNN人脸识别-基于LBP特征.zip

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简介：
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%。

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  • 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%。
     
  • 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%。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【附操作视频】基于人脸LBP特征提取的MATLAB人脸识别匹配仿真
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    本项目利用MATLAB进行人脸识别匹配仿真实验，采用LBP算法提取人脸特征，并提供详细的操作步骤及视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于人脸LBP特征提取的人脸识别匹配的MATLAB仿真（附操作视频） 用处：用于学习人脸LBP特征提取算法编程。 指向人群：适用于本科生、研究生及博士生等教研人员的学习使用。 运行注意事项： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，而不是直接运行子函数文件。 - 在运行过程中，请确认MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习。
     
  • 【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。
     
  • 基于LBP算法的人脸识别实现_LBP_人脸识别_matlab
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    本简介探讨了利用局部二值模式（LBP）算法进行人脸识别的技术，并在MATLAB平台上实现了相应的实验和分析。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：LBP算法实现人脸识别_LBP_人脸识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 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。