说明：应用背景在这里，我们使用DCT特征提取和 ；支持向量机分类器。我们已经评估了这个人脸识别程序使用错误率。关键技术人脸识别DCT特征提取支持向量机分类器欧氏距离主成分分析（主成分分析）

matlab 识别 人脸 基于 支持 向量

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。

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说明：人脸识别程序，采用的是knn分类器，基于类内类间距离准则，特征提取。

类内类间距离 类内距离准则 KNN--人脸 类间距离 face-knn

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，...

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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：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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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

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说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。

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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...

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说明：首先用PCA对ORA人脸图像降维，然后用模糊支持向量机对提取的特征向量进行分类，识别率较高。

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