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文件名称:PCA(test)

  • 所属分类：
    Other systems
  • 标签属性：
    [Matlab] [源码]
  • 上传时间：
    2016-05-24
  • 文件大小：
    356.57kb
  • 已下载：
    0次
  • 提 供 者：
    yejint*******
  • 相关连接：
    无
  • 下载说明：
    别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！
修正介绍说明

介绍说明－－下载内容来自于网络，使用问题请自行百度

完整的PCA 人脸识别的应用包括几个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练形成

特征子空间；把训练图像和测试图像投影到上一步骤中得到的子空间上；选择一定

的距离函数进行识别-We present an approach to the detection and

identification of human faces and describe a working,

near-real-time face recognition system which

tracks a subject’s head and then recognizes the person

by comparing characteristics of the face to those

of known individuals. Our approach treats face

recognition as a two-dimensional recognition problem,

taking advantage of the fact that faces are are

normally upright and thus may be described by a

small set of 2-D characteristic views. Face images

are projected onto a feature space (“face space”)

that best encodes the variation among known face

images. The face space is defined by the “eigenfaces”,

which are the eigenvectors of the set of faces

they do not necessarily correspond to isolated features

such as eyes, ears, and noses. The framework

provides the ability to learn to recognize new faces

in an unsupervised manner.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

PCA(test)/
PCA(test)/CreateDatabase.m
PCA(test)/EigenfaceCore.m
PCA(test)/Recognition.m
PCA(test)/TestDatabase/
PCA(test)/TestDatabase/1.jpg
PCA(test)/TestDatabase/10.jpg
PCA(test)/TestDatabase/11.jpg
PCA(test)/TestDatabase/12.jpg
PCA(test)/TestDatabase/13.jpg
PCA(test)/TestDatabase/14.jpg
PCA(test)/TestDatabase/15.jpg
PCA(test)/TestDatabase/16.jpg
PCA(test)/TestDatabase/17.jpg
PCA(test)/TestDatabase/18.jpg
PCA(test)/TestDatabase/19.jpg
PCA(test)/TestDatabase/2.jpg
PCA(test)/TestDatabase/20.jpg
PCA(test)/TestDatabase/21.jpg
PCA(test)/TestDatabase/22.jpg
PCA(test)/TestDatabase/23.jpg
PCA(test)/TestDatabase/24.jpg
PCA(test)/TestDatabase/3.jpg
PCA(test)/TestDatabase/4.jpg
PCA(test)/TestDatabase/5.jpg
PCA(test)/TestDatabase/6.jpg
PCA(test)/TestDatabase/7.jpg
PCA(test)/TestDatabase/8.jpg
PCA(test)/TestDatabase/9.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/
PCA(test)/TrainDatabase/1.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/10.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/11.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/12.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/13.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/14.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/15.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/16.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/17.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/18.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/19.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/2.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/20.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/21.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/22.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/23.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/24.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/25.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/26.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/27.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/28.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/29.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/3.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/30.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/31.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/32.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/33.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/34.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/35.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/36.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/37.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/38.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/4.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/5.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/6.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/7.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/8.jpg
PCA(test)/TrainDatabase/9.jpg
PCA(test)/mian.m

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