说明：采用PCA的降维方法对人脸库中训练图像进行分类，然后根据计算对测试图像中所取得特征点和训练图像中相应点的欧式距离来进行判别式否为同一类，从而实现人脸识别。

matlab pca 识别 源代码 人脸 基于

说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

matlab 分类 svm 基于 类别

说明：人脸检测算法对Haar特征推进，我们已经改善了大幅利用作为弱分类器的阈值中的累积概率分布点。

haar算法matlab haar-人脸 matlab-人脸-haar face-haar-matlab 累积概率分布

说明：此方法采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取，用libsvm库函数的SVM分类器对图像分类。

SVM图像分类器 pca分类器 PCA函数 svm-图像 face-feature--svm

说明：先用gabor 小波滤波器，做特征提取，然后用支持向量机（SVM）做分类，来实现人脸检测.需要用matlab 2010 或更新的版本才能运行

gabor滤波器 gabor-分类 人脸分类 gabor_svm 分类

说明：这些技术在低强度图像蒙版用在人脸识别中的主要应用。直方图均衡化是最受欢迎由于其有效性和简洁性的对比度增强算法。它可以分为两个分支，根据使用的变换函数： 全局或本地。全局直方图均衡化是简单、 快速，但它的对比度增强力量是相对较低。局部直方图均衡化，另一方面，可以更有效地增强整体对比度计算所需的复杂性，...

matlab 图像 识别 直方图 人脸 应用 均衡化 屏蔽 面向 强度 局部

说明：2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有...

2D-LDA 人脸识别

说明：人脸识别中2DPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

分类器-matlab 2DPCA face-classifier pca2D 最近邻分类

说明：matlab的一个基于realadaboost的人脸检测程序，有详细的源码，包括haar特征的提取，以及若分类器的学习。

Haar-特征提取 haar-人脸检测 haar特征-matlab 人脸检测-haar haar特征检测

说明：2dlda算法在人脸识别中的应用，最近邻分类器 相比于2DPCA算法来说，二位线性鉴别分析法具有不错的效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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