基于加权平均脸的二维PCA人脸识别算法研究

中南民族大学 毕业论文 (设计) 学院 电子信息工程学院 专业 电子信息工程 年级 2012 级 题目 : 基于 PCA 算法的人脸识 学生姓名 学号 指导教师姓名 : 职称 : 2016 年 5 月

word文档中是人脸识别的Matlab源程序，清晰简洁

人脸识别算法实现基于PCA降维和SVM分类器实现包含工程文件代码和测试人脸数据库

本教程深入阐述了MATLAB中主成分分析（PCA）算法的原理和应用。并以人脸识别的实际案例演示了PCA算法在图像处理中的强大功能。

结合二维离散小波变换（2DDWT）和二维非负矩阵分解（2DNMF）两者的优点,提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT2DNMF。首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域,并对三个高频子块进行

本课题为基于改进的PCA算法的人脸识别系统，也就是KPCA算法识别。含有人机交互式界面，亲测，可完美运行GUI界面版，直接运行fig文件即可，注释全面，操作简单，完美跑起来了！

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OpenCV的PCA人脸识别

在图像数字水印技术中，采用JND阈值对水印的嵌入位置与强度进行控制，并在盲检测中作为搜索水印嵌入位置的依据，能够得到较理想的效果。JND阈值的鲁棒性对理想的盲检测结果至关重要。通过对数字水印系统的研究

本文介绍了基于形变模型(Deformable Models)的三维人脸识别的方法及其特点,引入了基于PCA的方法,提出了在不同姿势和不同数据库大小的情况下,利用主成分分析进行识别的方法,实现并改进了基