该博客介绍了使用ORL数据库，结合GRNN神经网络和HOG特征提取进行人脸识别的Matlab仿真过程。通过下载ORL数据库，利用vl_hog函数提取HOG特征，然后运用newgrnn和train函数构建并训练GRNN网络，最终实现对40个人的人脸识别。
使用ORL数据库，基于GRNN网络和HOG特征提取的人脸识别算法Matlab仿真
人脸识别是一种热门的研究领域，广泛应用于安全领域、生物识别等方面。本文将介绍如何使用ORL数据库，基于GRNN网络和HOG特征提取的人脸识别算法Matlab仿真。
首先，需要下载ORL数据库并将其导入Matlab中。ORL数据库是一个包含40个人的400张灰度人脸图像的数据库，每个人有10张不同姿态或表情的图像。
接下来，我们需要进行HOG特征提取。HOG(Histogram of Oriented Gradients)是一种有效的图像特征提取方法，能够对图像进行描述并提取出关键信息。通过计算图像中每个像素点的梯度和方向直方图，可以得到图像的HOG特征，从而实现对人脸的识别。
在Matlab中，我们可以通过调用 vl_hog 函数来提取图像的HOG特征。以下是示例代码：
% 读取图片并转为灰度图像
img = imread('image.jpg'
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
