基于PCA的人脸识别论文

基于主成分分析的人脸识别matlab程序，准确率95%以上，包含训练集

该代码用matlab 编写 主要是用于人脸识别 经典pca算法

基于PCA算法的人脸识别在MATLAB上的实现

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利用主动表观模型(AAM)来对人脸图像进行描述和编码 ,该方法不仅对人脸形状进行建模 ,同时又 建立了反映人脸灰度变化的纹理模型 ,并将纹理模型与形状模型合理地结合起来 ,反映了整个人脸形状及纹 理。

有PCA的所有代码，包含生成样本数据，主成分分析，主成分脸可视化，人脸重建，直接可以用，对大家应该有所帮助

matlab编写的人脸特征PCA降维，采用的人脸库是ORL人脸库

自己写的matlab源码，利用PCA进行人脸检测，分类使用的是RBF神经网络，在orl人脸库中精度能到90%以上

融合PCA和稀疏表示的人脸识别研究，刘晓芬，万里，传统稀疏表示存在着计算量大，小样本数据集的识别率低下的问题。本文提出的算法将训练集人脸图像用主成分分析算法降维，通过求解

为解决采用矢量量化的方法进行说话人识别时出现的失真问题,根据汉语语音的发音特性,提出了将矢量量化与语音特征的聚类技术相结合的方法,在进行矢量量化码书训练之前,先对特征矢量进行聚类筛选。实验结果表明,当