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資源簡介

特征臉方法是從主成分分析(PCA)導(dǎo)出的一種人臉識別和描述技術(shù)。它將包含人臉的圖像區(qū)域看作一隨機向量，采用K-L變換得到正交K-L基，對應(yīng)其中較大特征值的基具有與人臉相似的形狀，因此又被稱為特征臉。利用這些基的線性組合可以描述、表達和逼近人臉圖像，所以可進行人臉識別與合成。識別過程就是將人臉圖像映射到由特征臉組成的子空間上，并比較其在特征臉空間中的位置，然后利用對圖像的這種投影間的某種度量來確定圖像間的相似度，最常見的就是選擇各種距離函數(shù)來進行度量分類實現(xiàn)人臉識別。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

function?[m?A?Eigenfaces]?=?EigenfaceCore（T）
%?用PCA原理決定人臉圖像的最優(yōu)特征，得到一個二維矩陣，包含訓(xùn)練圖像向量，返回三個輸出
%?參數(shù):T包含訓(xùn)練集中所有的圖像信息集合，??????
%?返回值：m：（M*Nx1）訓(xùn)練均值;
%????????Eigenfaces：（M*Nx（P-1））訓(xùn)練集協(xié)方差矩陣的特征向量；
%????????A：（M*NxP）?每一張圖像與均值圖像的方差矩陣

%??Chen?Yirong?and?He?Chenhui?修改于2017-05-08
%??代碼編輯matlab版本：MATLAB?R2014a

m?=?mean（T2）;?%?平均圖像/列平均（每一副圖像的對應(yīng)象素求平均）m=（1/P）*sum（Tj‘s）?（j=1?:?P）
Train_Number?=?size（T2）;%列數(shù)，訓(xùn)練圖片張數(shù)
%計算機每一張圖片到均值圖像的方差
A?=?[];??
??for?i?=?1?:?Train_Number%對每一列
??????temp?=?double（T（:i））-m;?%每一張圖與均值的差異
???????A=[A?temp];?%方差矩陣
??end
%降維
L?=?A‘*A;?%?L是協(xié)方差矩陣C=A*A‘的轉(zhuǎn)置.
[VD]?=?eig（L）;?%對角線上的元素是L|C的特征值.V:以特征向量為列的滿秩矩陣，D：特征值對角矩陣。即L*V?=?V*D.
L_eig_vec?=?[];?%特征值向量
for?i?=?1?:?size（V2）??%對每個特征向量
%?????if（?D（ii）>0?）??%特征值大于0時
????????L_eig_vec?=?[L_eig_vec?V（:i）];???%集中對應(yīng)的特征向量
%?????end
end

Eigenfaces?=?A*L_eig_vec;?%?計算協(xié)方差矩陣C的特征向量，得到降維了的特征A為每一張圖像與均值圖像的方差構(gòu)成的矩陣，

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1183??2017-05-19?23:32??人臉識別實現(xiàn)代碼\EigenfaceCore.m

?????文件???????2183??2017-05-22?23:27??人臉識別實現(xiàn)代碼\imageshow.m

?????文件?????376589??2017-05-03?14:39??人臉識別實現(xiàn)代碼\ORL_32x32.mat

?????文件????1490460??2017-05-03?14:39??人臉識別實現(xiàn)代碼\ORL_64x64.mat

?????文件???????1309??2017-05-17?20:13??人臉識別實現(xiàn)代碼\Recognition.m

?????文件???????7519??2017-05-22?21:57??人臉識別實現(xiàn)代碼\renlianshibie.m

?????文件?????161026??2017-05-03?14:39??人臉識別實現(xiàn)代碼\Yale_32x32.mat

?????文件?????641318??2017-05-03?14:39??人臉識別實現(xiàn)代碼\Yale_64x64.mat

?????文件?????????65??2017-05-17?19:56??人臉識別實現(xiàn)代碼\代碼說明.txt

?????目錄??????????0??2018-11-26?14:18??人臉識別實現(xiàn)代碼

-----------?---------??----------?-----??----

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