基于PCA的人脸识别的Matlab实现代码

该博客介绍了基于PCA的人脸识别算法,详细阐述了人脸识别简介、主元分析原理,以及算法设计和测试过程。在Matlab环境下,通过训练和测试阶段,利用PCA进行特征脸计算,达到人脸识别的目的。测试结果显示识别率为0.8500。

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基于PCA的人脸识别算法

--Matlab

 

Face recognition

Based on PCA

目录

一.人脸识别简介...3

二.主元分析...3

三.原理说明...3

四.算法流程图...4

五.测试数据库...4

六.算法设计及测试...4

6.1训练阶段...4

6.2探究各特征值所占有的能量数...7

6.3 测试阶段...8

七.参考文献:...8

附录1. 基于PCA的人脸识别的Matlab实现代码...9

 

一.人脸识别简介

人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过

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