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基于Python的Eigenface人脸识别实现.zip

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简介：
本项目为一个利用Python编程语言实现的人脸识别系统，采用Eigenface算法进行面部特征提取与分析。代码封装于压缩包中，适合初学者研究学习。 资源包含文件：设计报告word文档及源码（调用摄像头进行人脸识别）。使用opencv自带的haar_cascade_frontalface_default.xml文件来检测人脸，并调整框大小以切出自己的面部图像，然后将其resize至与AT&T数据库相同的数值并转换为pgm格式，命名为s41。开发使用的环境是Python 3.7和OpenCV 4.5.0，在Visual Studio Code中进行开发工作。主要使用了cv2、numpy、matplotlib等python开源库。 详细介绍可参考相关文献或资料。

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  • 基于Python的Eigenface人脸识别实现.zip
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    本项目为一个利用Python编程语言实现的人脸识别系统，采用Eigenface算法进行面部特征提取与分析。代码封装于压缩包中，适合初学者研究学习。 资源包含文件：设计报告word文档及源码（调用摄像头进行人脸识别）。使用opencv自带的haar_cascade_frontalface_default.xml文件来检测人脸，并调整框大小以切出自己的面部图像，然后将其resize至与AT&T数据库相同的数值并转换为pgm格式，命名为s41。开发使用的环境是Python 3.7和OpenCV 4.5.0，在Visual Studio Code中进行开发工作。主要使用了cv2、numpy、matplotlib等python开源库。 详细介绍可参考相关文献或资料。
     
  • 基于Eigenface的人脸识别(Matlab)
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    本项目采用Matlab实现基于Eigenface算法的人脸识别系统，通过主成分分析技术提取人脸特征，实现高效准确的人脸识别。 做人脸识别的Eigenface方法在Matlab中的实现非常有用。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的人脸识别简易实现（Python）.zip
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    本资源提供了一个使用Python和OpenCV库进行人脸识别的简单示例代码，适合初学者快速上手人脸检测与识别技术。包含详细注释及运行说明文档。 这段文字描述了一个项目包含两个示例程序以及一个人脸识别程序，该人脸识别程序具有微笑检测功能，并且需要使用OpenCV库支持。
     
  • 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。
     
  • Python摄像头人脸识别实现.zip
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    本项目为Python开发的人脸识别应用，通过调用摄像头实时捕捉画面并利用相关库进行人脸检测与识别。适合初学者学习实践。 本设计的最终目标是通过Python语句实现人脸识别，并进一步开发人机交互界面。采用OpenCV第三方库，使用xml格式的人脸识别训练集文件，并结合人工拍摄的照片进行匹配。系统会对每个识别到的人脸计算置信度：如果置信度低于50，则说明该人脸与照片的相似程度较高；反之则表示不匹配。为了更直观地展示人脸识别的成功情况，在检测到人脸后，程序会使用detectMultiScale函数返回的四个参数在人脸周围绘制矩形和圆形标识，以此来确认识别成功。
     
  • 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MATLAB的人脸识别实现
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    本项目利用MATLAB平台，采用机器学习方法实现人脸识别。通过图像预处理、特征提取与分类器训练等步骤，构建高效准确的人脸识别系统。 特征脸方法是从主成分分析（PCA）衍生出来的一种人脸识别技术。它将包含人脸的图像区域视为随机向量，并通过K-L变换得到正交基，其中对应较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因此被称为“特征脸”。利用这些基进行线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，从而实现人脸识别与合成。识别过程是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在该空间中的位置；然后通过计算投影间的距离来确定图像之间的相似度，通常采用各种距离函数来进行分类以完成人脸识别任务。