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人脸识别源码基于PCA和SVM的人脸识别 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7.6 (R2008a) 基于PCA和SVM的人脸识别MATLAB程序，有GUI 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，标签：&评论：0条
article.Zip - 我做毕业设计时查找的关于人脸识别的文章，caj格式，从不同的角度详细介绍了关于人脸识别的方式方法，供大家参考-I do when you graduate design of the article on face recognition,标签：Visual C++, 电子书&评论：0条
说明：OpenCV基于隐马尔可夫模型（HMM）的人脸识别，利用intel图形处理库opencv，改进HMM模型，对人恋进行识别标签：Visual C++&评论：0条
人脸识别工具箱 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7.11 (R2010b) 人脸识别工具箱是Matlab函数的集合，用于帮助研究者进行人脸识别。工具箱包括许多流行的人脸识别技巧，如主成分分析法，线性判别分析，核主成分分析等。标签：&评论：0条
VideoBasedFaceDetect - 视频搜索中人脸识别关键技术的研究与实现。本文对人脸检测与识别技术进行了研究，实现了一个用于视频搜 索的自动人脸识别系统。该系统对输入的视频帧进行人脸检测和定 位，经过图像预处理之后，标签：Visual C++, 图形图像&评论：0条
说明：用C++编写的用于人脸识别的原代码,供大家参考,若有修改意见,请发邮件标签：C++ Builder&评论：0条
使用SMQT和SNoW分类器进行人脸识别 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7.0.4 (R14SP2) 该程序在Matlab下运行了人脸识别程序。基于SMQT和SNoW分类器进行人脸识别。标签：&评论：0条
FACE-Recognition.rar - 这是一个应用VC++编写的基于摄像头读取人脸的人脸识别和人脸检测软件，其中引用了MATLAB的系统函数，是一个非常不错的人脸识别软件，这个系统在我校论文答辩审核中获得了优秀的成绩。标签：Visual C++, Special Effects&评论：0条
说明：opencv是c语言编写的图像和视频处理的函数库，这个程序利用vc平台，调用opencv的人脸识别函数标签：Visual C++&评论：0条
简单的人脸识别程序 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7.7 (R2008b) 该程序实现了在复杂背景下的简单、精确的人脸识别算法。...zip (2.89KB) 附件内容(只显示2中的1个) detect_face.m 标签： 人脸识别标签：&评论：0条
FaceRecognized.rar - 人脸识别是机器视觉当中研究的热门，此程序运用opencv和vc相结合开发出来的智能人脸识别程序-Machine Vision Face Recognition is the most popular among the research,标签：Visual C++, 图形图像&评论：0条
说明：人脸识别标签：C-C++&评论：0条
INface工具箱用于光照不变人脸识别 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7....可用于人脸识别。 包括的算法有：单尺度的retinex算法，...mhighpassfilter.mlowpassfilter.m 标签： 人脸识别标签：&评论：2条
yalefaces.rar - 这是用于人脸识别的经典人脸库，人脸识别的实验和验证都是在这些基础库上完成的，它是yale人脸库，包含不同人脸的各种姿态，对做实验极为有用-This is a classic for Faceyalefaces.rar - 这是用于人脸识别的经典人脸库，人脸识别的实验和验证都是在这些基础库上完成的，它是yale人脸库，包含不同人脸的各种姿态，标签：Visual C++, Special Effects&评论：0条
人脸识别系统 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 6.5 (R13) 人脸识别系统主要特征： 较高的失识别率； 改进的距离测量；...msourcecode.m 标签： 人脸识别系统标签：&评论：0条
digitaldetect.rar - 人脸识别，完成人脸识别，包括人脸特征提取，模式识别-Face recognition, face recognition finish, including the facial feature extraction, pattern recognition标签：Visual C++, 图形图像&评论：2条
人脸识别 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7.5 (R2007b) 这个matlab代码实现了人脸识别系统，它使用了AT&T数据库。运行程序前，需要下载数据库。...mload_database.m 标签： 人脸识别标签：&评论：0条
shibierenlian.rar - vc的人脸识别的代码，相当不错的哦。相互学习，共同进步。附c算法-vc Face Recognition code, oh very good. Mutual learning and common progress. Algorithm-c标签：Visual C++, 图形图像&评论：0条
基于PCA人脸识别系统 收录时间： 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7.2 (R2006a) 该程序实现了基于PCA人脸识别系统，称为“Eigenface”。...mEigenfaceCore.mexample.mRecognition.m 标签： 人脸识别 PCA标签：&评论：0条
VideoMEX.zip - === === === ===人脸识别-=====================face detection标签：Visual C++, OpenCV&评论：0条
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PCA人脸识别matlab代码给大家瞧瞧，大家帮忙挑错啊！收藏
这是我的PCA人脸识别matlab代码，是拿某个现成代码改的，为了能实现识别非人脸和未知人脸，用的是欧氏距离分类器，目前的结果反馈都不是人脸，很郁闷呐。。不知道哪里出了错。。求给位帮忙啊，感激了！下面是部分代码，主要关于欧氏距离分类器的。B=[]; for i=1:Train_Number
a=ProjectedImages(:,i);
for j=1:Train_Number
b=ProjectedImages(:,j);
temp=norm(a-b);
B=[B temp];
endend[B_max,B_index]=max(max(B));c=0.5*ssB_ %c是距离阈值%%%%%%%chong=Eigenfaces*ProjectedTestImage+m;e=norm(double(InImage)-chong);
%e是测试图像InImage与重建图像chong之间的距离F=[];for i=1:Train_Number
a=ProjectedImages(:,i);
f=norm(ProjectedTestImage-a);
F=[F f];end[F_min,F_index]=min(min(F));
%F_min是ProjectedTestImage与每个人脸的距离最小值if(e&=c)
disp('It is not a person!');else
if(F_min&=c)
disp('This person is not in Training!');
SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,'\',OutputName);
SelectedImage = imread(SelectedImage);
imshow(im)
title('Test Image');
figure,imshow(SelectedImage);
title('Equivalent Image');
str = strcat('Matched image is :
',OutputName);disp(str);
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* 详细原因：回到顶部基于Matlab的简单人脸识别实例
简介人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，在生活中许多领域都有着重要应用。
内容这里通过对人脸图像打上网格，对区域块图像做二值分析，通过像素比例来做处理。进而得到人脸区域。
% By lyqmath
% DLUT School of Mathematical Sciences 2008
% 载入图像
Img = imread('face.jpg');
if ndims(Img) == 3
I=rgb2gray(Img);
BW = im2bw(I, graythresh(I)); % 二值化
subplot(2, 2, 1); imshow(Img);
title('原图像', 'FontWeight', 'Bold');
subplot(2, 2, 2); imshow(Img);
title('网格标记图像', 'FontWeight', 'Bold');
[xt, yt] = meshgrid(round(linspace(1, size(I, 1), 10)), ...
round(linspace(1, size(I, 2), 10)));
mesh(yt, xt, zeros(size(xt)), 'FaceColor', ...
&&& 'None',
'LineWidth', 3, ...
&&& 'EdgeColor',
subplot(2, 2, 3); imshow(BW);
title('二值图像', 'FontWeight', 'Bold');
[n1, n2] = size(BW);
r = floor(n1/10); % 分成10块，行
c = floor(n2/10); % 分成10块，列
x1 = 1; x2 = % 对应行初始化
s = r*c; % 块面积
for i = 1:10
&&& y1 = 1; y2 =
c; % 对应列初始化
&&& for j =
if (y2&=c || y2&=9*c) || (x1==1 ||
&&&&&&&&&&&
% 如果是在四周区域
&&&&&&&&&&&
loc = find(BW(x1:x2, y1:y2)==0);
&&&&&&&&&&&
[p, q] = size(loc);
&&&&&&&&&&&
pr = p/s*100; % 黑色像素所占的比例数
&&&&&&&&&&&
if pr &= 100
&&&&&&&&&&&&&&&
BW(x1:x2, y1:y2) = 0;
&&&&&&&&&&&
y1 = y1+c; % 列跳跃
y2 = y2+c; % 列跳跃
&&& x1 = x1+r; %
&&& x2 = x2+r; %
[L, num] = bwlabel(BW, 8); % 区域标记
stats = regionprops(L, 'BoundingBox'); % 得到包围矩形框
Bd = cat(1, stats.BoundingBox);
[s1, s2] = size(Bd);
for k = 1:s1
&&& p = Bd(k,
3)*Bd(k, 4); % 宽*高
p&mx && (Bd(k,
3)/Bd(k, 4))&1.8
% 如果满足面积块大，而且宽/高&1.8
subplot(2, 2, 4);imshow(I);
rectangle('Position', Bd(j, :), ...
&&& 'EdgeColor',
'r', 'LineWidth', 3);
title('标记图像', 'FontWeight', 'Bold');
结论通过对人脸图像做二值化，统计像素比例信息。得到人脸识别结果。当然，
这种方式处理并不稳定，但基于图像网格分析做处理，进而得到分析结果也是一
种经典的处理方式。
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