说明:利用pca算法实现的人脸检测算法,首先生成训练图像的特征脸空间然后将训练图像投影到特征脸空间,再将检测图像投影到特征脸空间 比较检测图像与训练集图像之间在特征空间的欧式距离,距离最小的即为匹配图像。
说明:贝叶斯分类器的设计与实现,非常好的应用程序,能够在其上面实现人脸识别
说明:用于人脸特征提取的2D2DLDA、2D2DLPP、2D2DPCA算法,由原本的一维特征提取改善为二维特征提取,大大提高了其识别率。
说明:用PCA来抽取人脸特征,在降低维数的同时,在一定程度上去除原始特征各维之间的相关性。每个人选取五张为实验的数据集。
说明:matlab图像特征识别。分类器的训练方法。很好的学习资料。如何用OpenCV训练自己的分类器。内含人脸库共训练器使用
说明:该程序较为完整的实现了初步的pca识别orl的40人的功能,采用的是一维pca算法对图片进行降维,并且采用bp神经网络进行处理
说明:利用matlab写成的窄带噪声发生,关于神经网络控制,LDPC码的完整的编译码,matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,电力系统暂态稳定程序,可以进行暂态稳定计算,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。