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基于KNN算法的人脸分类识别方法

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简介：
本研究提出了一种基于K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法优化的人脸分类与识别技术。该方法通过改进特征选择和距离度量，有效提升了人脸识别的准确性和鲁棒性，在多种人脸数据库测试中表现出色。 首先采用最近邻判断方法，然后对最近邻分类错误的人脸进行三近邻判断，并显示结果。

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  • 基于KNN算法的人脸分类识别方法
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    本研究提出了一种基于K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法优化的人脸分类与识别技术。该方法通过改进特征选择和距离度量，有效提升了人脸识别的准确性和鲁棒性，在多种人脸数据库测试中表现出色。 首先采用最近邻判断方法，然后对最近邻分类错误的人脸进行三近邻判断，并显示结果。
     
  • 基于PCA、LDA和KNN的人脸识别方法
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    本研究提出了一种结合PCA降维、LDA特征提取及KNN分类的人脸识别方法，有效提升了识别精度与速度。 PCA+LDA+KNN人脸识别的程序经过测试是可以运行的。
     
  • 基于LDA-Fisherface和KNN的人脸识别方法（Matlab）
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    本研究提出了一种结合LDA-Fisherface特征提取与KNN分类算法的人脸识别方法，并通过Matlab实现，提高了人脸识别的准确性和效率。 基于LDA（Fisherface）和KNN的人脸识别方法利用经典的Fisherface算法（PCA+LDA），入门级分类器采用KNN在Matlab中实现，并使用ORL人脸训练库进行实验。
     
  • 基于PCA算法的Eigenface人脸识别训练与识别方法
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    本研究探讨了利用主成分分析(PCA)算法实现Eigenface人脸识别技术的方法，包括训练模型和进行人脸辨识的过程。 自己编写代码实现 Eigenface 人脸识别的训练与识别过程，并完全手动完成。 假设每张人脸图像仅包含一个人脸且两只眼睛的位置已知（可以人工标注给出）。对于每个图像，存在一个与其文件名相同但后缀为 txt 的文本段落件中存储了该图像的眼睛位置信息；此文本段落件中的数据以一行、空格分隔的 4 个数字表示，分别对应于两只眼睛中心在图像中的坐标。 需要实现两个程序过程（生成两个执行文件），分别用于训练和识别操作。 自行构建一个人脸库（至少包含 40 张不同人的面部图像，包括自己的脸部照片）。课程主页提供的人脸数据集可供选择使用； 不允许直接调用 OpenCV 库中与 Eigenface 相关的函数。可以利用外部提供的特征值及特征向量求解函数。程序编写语言仅限于 C/C++ 和 Python ，不支持其他编程语言。 界面展示部分只能采用 OpenCV 自带的 HighGUI，不能使用 QT 或者其他的图形用户接口库； 开发平台可以选择 Windows、Linux 或 MacOS 系统，建议优先考虑在 Windows 平台上进行。
     
  • 【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码分享RAR版
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    本资源提供基于HOG特征和KNN分类器的人脸识别Matlab实现代码。包括人脸检测、特征提取及模式分类等模块，适用于研究与学习。 基于HOG特征KNN算法实现人脸识别的MATLAB源码
     
  • 基于KNN算法的人脸识别MATLAB实现-课程设计.zip
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    本项目为《基于KNN算法的人脸识别MATLAB实现》课程设计作品，通过MATLAB编程实践，采用K近邻(KNN)分类器进行人脸识别技术研究与开发。 本次实验尝试通过将人脸图像转化为特征向量，并训练数据集以计算欧拉距离来找到与待测人脸最接近的k个人脸，从而实现基于KNN的人脸识别算法，达到入门级学习的目的。 KNN（K-Nearest Neighbors）算法假设给定一个已知类别的样本数据集。在分类时，对于新的实例，根据其最近邻的训练实例类别进行预测。因此，该算法没有显式的训练过程。实际上，它利用整个训练数据集对特征向量空间进行划分，并将其作为分类模型的基础。 KNN算法包含三个基本要素：k值的选择、距离度量以及分类决策规则。 具体流程如下： 1. 假设有一个带有标签的样本数据集（即训练样本集），其中每条数据与所属类别一一对应。遍历该训练集合，计算预测样本与其他每一个样本点的距离，并按由近到远排序。 2. 定义一个KNN参数k值（范围为1至20），表示用于投票决策的最近邻数量。 3. 输入没有标签的新数据后，将其每个特征与已知分类的数据集中的相应特征进行比较。 4. 取距离预测样本最近的前 k 个训练样例对应的类别，并通过多数表决的方式确定新输入实例所属类别的最终结果。
     
  • 基于主成分分析的人脸识别方法
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    本研究提出了一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法，通过降维提取人脸特征，有效提高了人脸识别系统的准确性和效率。 本MATLAB程序实现了基于PCA的人脸识别，并提供了相应的论文和测试数据集，还给出了测试结果。
     
  • 【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。