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利用LDA（fisherface）和KNN算法进行人脸识别（MATLAB实现）。

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简介：
利用LDA（fisherface）以及KNN算法的人脸识别方法，借鉴了经典的fisherface算法（PCA与LDA的结合），用于人脸识别入门分类器的构建。该分类器采用KNN算法在MATLAB环境中实现，并包含了ORL人脸训练数据集，以便于模型训练和测试。

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  • 基于LDA-Fisherface和KNN的人脸识别方法（Matlab）
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  • FisherFace人脸识别算法_matlab实现_人脸识别_matlab
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    本资源提供FisherFace人脸识别算法的MATLAB实现代码与示例数据集，适用于研究及初学者快速入门人脸识别技术。 人脸识别的经典算法及相关数据和MATLAB代码的介绍。
     
  • 基于PCA、LDA和KNN的人脸识别方法
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  • 利用PyQt5和Python进行人脸识别实现【100012250】
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    本实验通过应用PCA（主成分分析）算法对人脸图像数据集进行降维处理和特征提取，旨在实现高效的人脸识别。 一、实验目的 1. 理解PCA（主成分分析）算法。 2. 在理解的基础上实现基于PCA的人脸识别技术。 3. 掌握Python的第三方库tkinter，并使用它进行GUI编程。 二、实验要求 1. 基于PCA算法实现人脸识别功能。 2. 完成核心代码后，设计用户界面以方便交互操作。 3. 实现文件系统的打开功能，允许自主选择数据集和测试图片。 4. 保证代码格式工整且逻辑清晰。
     
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    本资源提供了一套基于MATLAB的人脸识别系统代码，采用了主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）两种经典方法。该代码能够帮助用户深入理解人脸识别技术的工作原理，并应用于实际项目中。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
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    本文档详细介绍了如何使用MATLAB编程环境来开发和实施一个人脸识别系统。通过一系列步骤和代码示例，读者可以学习到从人脸检测、特征提取到最终的人脸匹配技术，并掌握在实际应用中部署这些方法的基础知识。 本段落介绍了使用Matlab程序实现人脸识别的方法。首先利用YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割，以区分人脸与非人脸区域。接下来将图像转换为YCbCr颜色空间，并应用肤色模型进行二值化处理及形态学操作，从二值图中选择白色区域并度量其属性特征，筛选出所有矩形块作为候选的人脸区域。最后通过提取特征和使用分类器来实现人脸识别功能。这种方法能够较为精确地识别人脸图像中的目标对象。
     
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    本资源提供了一套基于线性判别分析（LDA）的人脸识别Matlab实现代码。旨在为研究者和学习者提供一个便捷的学习与实践平台，帮助理解和应用LDA算法在模式识别领域的具体应用之一——人脸识别技术。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真代码。