【人脸识别】基于matlab PCA+LDA人脸识别【含Matlab源码 680期】

已于 2024-10-15 16:01:50 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab图像处理（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2021-04-03 19:18:09 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/115419399
本文介绍了基于PCA和LDA的人脸识别算法，结合两者优点进行特征提取和分类。首先，PCA用于全局特征提取，然后LDA用于增强类别鉴别能力，以提高光照变化下的人脸识别率。文章提供了Matlab实现的源码，并包括人脸图像采集、检测、规范化、五官分割和特征脸计算等步骤。

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MATLAB实战系列（三十四）-MATLAB基于PCA-LDA模糊神经网络的人脸识别
wenyusuran的专栏
07-01 1439
基于PCA-LDA和粗糙集模糊神经网络的人脸识别，一方面在应用前景上是十分广阔的，可以为IT行业创造更好的经济效益。 另一方面，它相对于其它的生物特征识别更加方便。 至于环境方面，人脸识别对环境并没有什么影响。 图像获取功能：该模块的功能是从图像库中获取图片，获取的图像必须能够在开发环境中可以显示，以便进行图像的处理和识别。 图像预处理功能：该模块的功能包括图像光线强弱的补偿，图像的灰度化处理，去噪，均衡化后的直方图，以此达到图像对比后增强的目的。 图像特征提取功能：改模块的功能是在.
人脸识别基于matlab PCA+LDA人脸识别【含Matlab源码 680期】.zip
11-06
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基于matlab程序实现人脸识别
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基于matlab程序实现人脸识别1.人脸识别流程1.1.1基本原理基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显著不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。1.1.2流程图人脸识别流程图人脸识别程序人脸和非人脸区域分割程序function result = skin(Y...
LDA人脸识别MATLAB（含k近邻算法）
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现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。 　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数，Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合，而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量，定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵（严格说是缺少分母部分的协方差矩阵）。 　　　　μjμj的表达式为： μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1) μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1) 　　　　ΣjΣj的表达式为： Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1) Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1) 　　　　由于是两类数据，因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小，即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。综上所述，我们的优化目标为： argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w argmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w 　　　　我们一般定义类内散度矩阵SwSw为： Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T 　　　　同时定义类间散度矩阵SbSb为： Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T 　　　　这样我们的优化目标重写为： argmaxwJ(w)=wTSbwwTSww argmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww 　　　　仔细一看上式，这不就是我们的广义瑞利商嘛！这就简单了，利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质，我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值，而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量! 而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系! 　　　　注意到对于二类的时候，SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1)，将其带入：(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw，可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1)， 也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。
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一、简介 1 PCA1.1 数据降维降维的方法包括：主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、和独立成分分析(ICA)主成分分析：寻找向量，使各个样本到该向量的投影之和最小。因子分析：独立成分分析： 1.2 PCA：目的是降维，降维的实际原理是最大化目标函数(数据投影后的方差最大)(1)假设有m个n维样本： {Z1,Z2,...
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08-13
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05-11
原创，测试识别率0.99，重构图像完全比不上PCA，但能满足分类要求。可下载后直接运行，并保存特征向量数据
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1 简介 随着社会的进步和科技的发展,生物特征的识别应用越来越多.如海关及公安系统等需要提供准确的身份认证,日常生活中,人们的安全,财产,隐私等都需要利用先进的科技手段进行保护.因此如何能够高效,快速,可靠识别生物身份的系统被人们普遍研究.本文寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别. 主成分分析（Principal Component Analysis）算法简称 PCA，是一种有效的特征提取方法，算法将人脸图像转换成一个列向量，经过变换后可以有效降低其维数，又能
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03-18 333
【实例简介】pca+lda+粗糙集+模糊神经网络saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵...
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