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ZIP基于PCA人脸识别系统设计（matlab）

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资源文件列表:

PCA人脸识别.zip 大约有37个文件
  1. CreateDatabase.m 1.82KB
  2. EigenfaceCore.m 2.86KB
  3. example.m 1.27KB
  4. Recognition.m 2.48KB
  5. TestDatabase/
  6. TestDatabase/1.jpg 6.12KB
  7. TestDatabase/10.jpg 6.69KB
  8. TestDatabase/2.jpg 5.87KB
  9. TestDatabase/3.jpg 5.55KB
  10. TestDatabase/4.jpg 6.37KB
  11. TestDatabase/5.jpg 4.24KB
  12. TestDatabase/6.jpg 5.74KB
  13. TestDatabase/7.jpg 4.25KB
  14. TestDatabase/8.jpg 6.57KB
  15. TestDatabase/9.jpg 5.44KB
  16. TrainDatabase/
  17. TrainDatabase/1.jpg 6.24KB
  18. TrainDatabase/10.jpg 4.12KB
  19. TrainDatabase/11.jpg 5.83KB
  20. TrainDatabase/12.jpg 5.73KB
  21. TrainDatabase/13.jpg 4.26KB
  22. TrainDatabase/14.jpg 4.26KB
  23. TrainDatabase/15.jpg 6.52KB
  24. TrainDatabase/16.jpg 6.54KB
  25. TrainDatabase/17.jpg 5.29KB
  26. TrainDatabase/18.jpg 5.32KB
  27. TrainDatabase/19.jpg 6.67KB
  28. TrainDatabase/2.jpg 6.07KB
  29. TrainDatabase/20.jpg 6.59KB
  30. TrainDatabase/3.jpg 5.9KB
  31. TrainDatabase/4.jpg 6.05KB
  32. TrainDatabase/5.jpg 5.69KB
  33. TrainDatabase/6.jpg 5.85KB
  34. TrainDatabase/7.jpg 6.35KB
  35. TrainDatabase/8.jpg 6.35KB
  36. TrainDatabase/9.jpg 4.18KB
  37. 说明.txt 136B

资源介绍:

在此次研究中，为提高识别准确度和减少计算复杂度，成功开发了基于主要成分分析的人脸识别系统。采用PCA算法有效提取面部图像的关键特征，减少层次，特征提取，建立优化的特征空间，增强模型分类能力。在事前处理阶段，为了提高算法的稳定性，结合了灰度、直方图均衡化、杂声消除技术。实验结果表明，最近利用最近邻分类器在标准脸部数据集上进行了测试，该系统表现出了卓越的性能，证明了PCA在脸部识别领域的潜力。今后的研究将重点放在优化PCA算法，特别是PCA算法在处理真实场景时的适应性，如照明、表情变化和部分屏蔽。
执行example.m 第一次选择TrainDatabase 文件夹； 第二次选择TestDatabase文件夹 第三次输入一个数。1-10 是测试库的人脸图片序号。
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