基于PCA的人脸特征提取及人脸重建

最新推荐文章于 2023-02-08 17:32:55 发布
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#图像处理 #主成分分析 #特征提取 #人脸重建

本文介绍了一种使用主成分分析方法提取人脸特征的技术，并展示了如何利用这些特征进行人脸重建的过程。
应用背景：我们知道，在特征提取中，主成分分析是一种重要的线性变换方法，这里通过实例来说明主成分分析方法提取人脸特征以及利用这些特征进行人脸重建的过程。
基于PCA的特征提取
cui134的专栏
04-09 5380
图像处理方面的知识也学了一段时间了，总是光看理论的话，感觉联系不上实际，第一次把理论综合的实现出来，对这些理论的印象才感觉的更深刻，也能够为后续的学习打下良好的基础。 PCA和SVM都是比较老的算法的，但是可靠性挺好，对于我这种新手，练练手还是不错的。 下面开始对这些算法说一说我自己的理解： 主成分分析(PCA)是多变量分析中一项很老的技术，源于通信理论中的K-L变换，它考虑的是对于d维空间
PCA人脸识别C++源代码
02-26
经典的PCA人脸识别算法，C++源代码都是我自己写的，第一次上传，写得不好的地方请多多指教。已经经过我的多次测试和观察数据，代码运行正常，下载之后只要配置好opencv即可。
基于pca的人脸特征提取及人脸重构
05-15
基于pca的人脸特征提取及人脸重构，带文档，代码以及ORL人脸库，代码实测可运行
OpenCV学习(35) OpenCV中的PCA算法
weixin_33979745的博客
11-19 744
PCA算法的基本原理可以参考：http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html     对一副宽p、高q的二维灰度图，要完整表示该图像，需要m = p*q维的向量空间，比如100*100的灰度图像，它的向量空间为100*100=10000。下图是一个3*3的灰度图和表示它的向量表示： 该向量为行向量，共9维，用变量表示就是[v0,...
应用PCA算法提取特征脸，重构人脸图像，并利用SVM算法进行人脸识别
陌上羽
04-06 4667
//--应用PCA进行特征提取，并重构人脸图像--// #include<highgui.h> #include<cv.h> #include<windows.h> #include<iostream> #include<stdio.h> #include<cxcore.h> #include<ml.h> us
基于PCA的人脸特征提取和识别.doc
09-16
基于PCA的人脸特征提取和识别 在本文中，我们将详细介绍基于PCA的人脸特征提取和识别技术的原理、方法和应用。PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的技术。通过PCA...
pca.rar_PCA重建_pca_pca 图像重建_pca人脸重建_人脸重建
07-15
在"pca.rar"的描述中提到的"pca人脸重建"，意味着PCA不仅用于特征提取，还可能用于从低维度表示反向构建人脸图像，这在人脸识别和图像恢复中是一个挑战性的任务。通过保留关键的主成分，PCA可以有效地重构出与原始...
PCA人脸特征提取与重构
最新发布
06-14
### PCA用于人脸特征提取与重构的方法及实现 主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的技术。在人脸识别领域，PCA被用来提取人脸图像的主要特征，并通过这些特征进行降维和重构[^1]。以下是PCA在人脸...
PCA-Face-detection-and-recognition.rar_Face重建matlab_PCA人脸检测_pca
07-14
总结，PCA-Face-detection-and-recognition.rar提供的MATLAB代码实现了从人脸特征提取、模型重建到检测和识别的全过程。通过理解和应用这些原理，我们可以构建高效的人脸识别系统，对于理解机器学习在图像处理领域的...
MATLAB下人脸图像的PCA重构
05-11
MATLAB下人脸图像的PCA重构，用matlab实现，代码完整高效。
python，PCA重构人脸子图像,2D-PCA,2D-2DPCA相关代码.zip
03-17
在本文档中包含有python，PCA重构人脸子图像,2D-PCA,2D-2DPCA相关代码，本代码配合博客文章https://blog.youkuaiyun.com/qq_40287633/article/details/104919330
基于PCA人脸图像压缩与重建算法的研究与实现_王涛.caj
03-20
本文在基于人脸图像压缩与重建方法基础上，研究了、人脸图像 压缩与重建方法，并在此基础上了实现了一种改进的方法，即对图像训练样本进行 可选择的行、列均等的划分，得到一些尺寸大小都一样的子图像，然后将所有训练图像 的所有子图像集合在一起进行分析，得到相应的总体协方差矩阵。在对总体协方差 矩阵处理时，引入奇异值分解来求解协方差矩阵的特征值和特征向量。同样在对测试图 像进行压缩时，事先按照训练图像那样的划分方法将测试图像划分成子图像，然后逐个 对子图像进行压缩，重建时也是逐个对压缩的子图像进行重建，然后再拼接成原来的图 像。本文主要研究工作如下：
PCA人脸识别MATLAB代码/ORL库
04-24
使用PCA算法对ORL的人脸库进行降维，得到主元向量与特征脸图像，可下载运行，可设置特征维度比较识别效果与图像重建效果
PCA人脸识别学习及C语言实现
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Where there is life, there is hope
01-21 3万+
人脸识别主要方法：   .Eigenfaces，PCA（Principal Component Analysis），Turk and Pentland，1991   .Fisherfaces，LDA（Linear Discriminant Analysis），Belhumeur, Hespanha and Kriegman，1997   .LBPH，Local Binary Patter
pca人脸重建
caojinpei123的博客
01-26 1702
https://blog.youkuaiyun.com/misscoder/article/details/51094205 pca人脸重建   lbphttp://www.cnblogs.com/nsnow/p/4461998.html
m基于LOC-PCA算法的人脸重建算法matlab仿真,给定人物侧脸实现正脸重建
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
02-08 674
LOC方法可用于预测姿势中的图像IB该方法基于以下假设：i将一个姿势的特征向量转换为另一个姿势是线性的ii姿势的特征向量可以被视为线性组合其训练图像的特征向量姿势。但是对于少量的训练向量，很难表达将特征向量精确地作为特征的线性组合训练集的向量。给定姿势A的特征矩阵UA可以定义为姿势A的所有图像的图像的特征向量的组合在训练集中。由于两个姿势的特征向量之间的转换姿态B的期望特征向量可以通过以下方式合成：在期望姿势的训练集中组合特征向量让UB作为姿势B的特征矩阵。其是姿态B的所有图像的特征向量的组成训练集。
PCA主成分分析——重构人脸图像（MATLAB）
k1ttyLove的博客
06-11 1569
利用PCA主成分特征提取相关知识，对原图片进行降维，以及重构。
计算机视觉之PCA和特征脸
weixin_53339428的博客
09-02 2088
主成分分析(PCA）是一种统计/非监督机器学习方法，它使用一个正交变换将一组可能相关的变量的观测值转化为一组线性不相关的变量的值（称为主成分），从而在数据集中发现最大方向的方差（沿着主成分）。这可以用于（线性）降维（只有几个突出的主成分在大多数情况下捕获数据集中的几乎所有方差）和具有多个维度的数据集的可视化（在二维空间中）。PCA 的一个应用是特征脸，找到一组可以（从理论上）表示任意脸（作为这些特征脸的线性组合）的特征脸。
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