简单的pca人脸识别程序,包括了orl的人脸库运行方便,不需要修改.程序可输出识别率
ORL和CroopedYale人脸识别的的实验,代码做了挺详细的注解的,就是yale需要跑挺久的,大概需要6分钟才能跑完,所以也准备好了已经跑好的特征数据,直接用也可以。有什么问题可以留言评论,交流学
深度学习,神经网络,基于alexnet架构的神经网络训练以及测试代码,里面还有orl人脸数据库,本人自己写的,确定能用,可直接下载。要五十个字,废话不多说,就这样。
PCA用于人脸识别的预处理,无监督的降维,附带通用的ORL人脸数据库和快速PCA的代码。文件可以通过改成txt后缀打开。
使用带有ORL图像数据库的主成分分析(PCA)的人脸识别器。 该项目中使用的库: -OpenCV -脾气暴躁 -垫图 -斯克莱恩 结果 算法:LBPHFaceRecognizer PCA数:1,准确性
常见人脸识别数据库(AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE)
本资源包括AT&T人脸识别数据库(完全),共40*10。MIT人脸识别数据库,包括2706个faces和4381个nonfaces。yale人脸识别数据库,包括165张人脸图像。
ORL数据库共有400幅人脸图像(40人,每人1O幅,大小为112像素x92像素),人物以s1-s40的形式命名。该人脸库中的人脸图片具有表情和姿态的变化,也有戴(或不戴)眼镜,眼睛睁(或闭)的区别
针对ORL人脸数据库进行实验,选取每个人的前8张图像作为训练集,最后两张作为测试集,进行实验。最终80张测试图像,准确预测了50张,预测准确率为50/80*100%=62.5%
本人脸库共有40个人,训练集中有200幅图片,测试集中有200幅图片,图片大小92*112
