Advertisement

该文件包含一个MATLAB PCA人脸识别的GUI，使用ORL和Yale人脸库。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该系统是一种建立在MATLAB平台之上的主成分分析（PCA）人脸识别系统，能够有效地识别ORL和YALE人脸数据库。其设计方案采用统一的方法论，并包含图形用户界面（GUI）。此外，该系统具备了二次开发的潜力，可以扩展成实时摄像头的面部识别系统，从而识别数据库中未包含的人脸。它还可以被定制化应用于各种实际应用场景，例如门禁系统、考勤系统以及打卡签到系统，实现员工出勤登记、异常报警等功能。同时，该系统还附带完整的论文文档以及详尽的注释说明。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的PCA人脸识别GUI（使用ORL和Yale人脸库）
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一款PCA人脸识别图形用户界面程序，采用ORL及Yale人脸数据库进行训练与测试，实现了高效的人脸识别功能。 该系统基于MATLAB平台构建，采用PCA方法进行人脸识别，并能识别ORL和YALE人脸库中的图像。系统具备统一的方法实现及GUI界面设计功能。此外，可以进一步开发为实时摄像头人脸检测系统，在数据库之外也能准确识别人脸。此技术可应用于门禁、考勤以及打卡签到等场景中，支持登记出勤信息并提供报警等功能。
     
  • 基于PCA的人脸识别GUI，使用ORL和Yale人脸库（MATLAB）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一个基于主成分分析(PCA)的人脸识别图形用户界面(GUI)，采用ORL和Yale数据库进行训练与测试。 13篇包含详细注释的论文。
     
  • MATLAB PCA人脸识别界面（含ORL和Yale人脸库）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的人脸识别PCA分析界面，内含ORL及Yale标准人脸数据集，适用于研究与教学。 该系统是一个基于MATLAB平台的PCA人脸识别系统，能够识别ORL和YALE人脸库，并且实现方法统一，包括GUI界面。此外，可以进一步开发成实时摄像头的人脸识别系统，用于识别人脸数据库之外的新面孔。此系统可用于门禁、考勤以及打卡签到等场景中进行登记出勤并触发报警等功能。该系统包含相关论文和详细注释。
     
  • 基于MATLAB的PCA人脸识别：ORL和Yale数据库系统
    优质
    本项目运用MATLAB开发了基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法，并在ORL及Yale标准人脸数据库上进行了性能测试与验证。 该系统是基于MATLAB平台的人脸识别系统，采用PCA方法实现，并能对ORL和YALE人脸库进行识别。系统拥有统一的方法实现以及GUI界面设计。此外，此系统可以进一步开发为实时人脸识别摄像头应用，能够识别人脸数据库之外的人物面部信息，并可用于门禁、考勤及打卡签到系统的构建中，支持登记出勤记录与报警等功能的集成。
     
  • PCA 人脸识别与ORL人脸数据库
    优质
    本研究探讨了主成分分析（PCA）技术在人脸识别领域的应用，并使用ORL人脸数据库进行实验验证其有效性。 修改过的PCA人脸识别程序使用了ORL人脸库。运行后点击facrec即可查看结果，路径采用相对路径。
     
  • 基于ORL人脸数据库的PCA人脸识别及GUI界面
    优质
    本项目利用Python编程实现基于ORL人脸数据库的人脸识别算法，并采用PCA方法进行特征提取，同时开发了图形用户界面(GUI)以增强用户体验。 对ORL人脸库进行PCA人脸识别的项目包含11个m文件以及一个展示结果的Word文档。运行facegui.m可以直接启动程序，无需任何修改。该程序使用了GUI界面，功能包括查看识别成功率及图片的识别情况。
     
  • 人脸识别数据库汇总（ORL FERET YALE）
    优质
    本资料库汇集了ORL、FERET及YALE三个著名的人脸识别数据集，为研究人员提供丰富的人脸图像资源用于算法开发与测试。 ORL、FERET 和 YALE 是三大常用的人脸识别数据库，其中包含的图片格式数据较为全面且实用。ORL 数据库包括 40 类，每类有 10 张图像；YALE 数据库则涵盖 15 类，每类有 11 张图像；FERET 数据库拥有 200 类，每类包含 7 张图片。
     
  • yale人脸识别_face-recognition.zip_matlab yale人脸数据库_人脸识别数据集_yale人脸
    优质
    本资源包含Yale大学的人脸识别数据库，适用于MATLAB环境。该数据库包含了不同光照、表情和面部姿态下16个人的共计165张灰度图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与测试。 在使用Yale人脸数据库进行人脸识别实验后，识别率达到90.67%。
     
  • 基于Matlab的PCA算法在Yale人脸数据库中的人脸识别
    优质
    本研究利用Matlab实现PCA算法，在耶鲁大学人脸数据库上进行人脸识别实验，旨在探索PCA技术在简化特征维度与提升识别准确率方面的效能。 由于您提供的博文链接指向的内容无法直接访问，并且没有给出具体的文字内容让我进行改写或总结，请提供该文章的具体段落或者主要内容，我将在此基础上为您完成去敏感信息的重写工作。请重新上传相关文本内容以便我能更好地帮助到您。