实例介绍
利用PCA和FLD两种不同方法实现人脸识别,在matlab平台下完全可以运行,包含测试样本和训练样本,非常方便。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845156795349.rar
└── engenfaces ok
├── FLD_based Face Recognition System
│ ├── CreateDatabase.m
│ ├── example.m
│ ├── FisherfaceCore.m
│ ├── Readme.txt
│ ├── Recognition.m
│ ├── TestDatabase
│ │ ├── 10.jpg
│ │ ├── 1.jpg
│ │ ├── 2.jpg
│ │ ├── 3.jpg
│ │ ├── 4.jpg
│ │ ├── 5.jpg
│ │ ├── 6.jpg
│ │ ├── 7.jpg
│ │ ├── 8.jpg
│ │ └── 9.jpg
│ └── TrainDatabase
│ ├── 10.jpg
│ ├── 11.jpg
│ ├── 12.jpg
│ ├── 13.jpg
│ ├── 14.jpg
│ ├── 15.jpg
│ ├── 16.jpg
│ ├── 17.jpg
│ ├── 18.jpg
│ ├── 19.jpg
│ ├── 1.jpg
│ ├── 20.jpg
│ ├── 2.jpg
│ ├── 3.jpg
│ ├── 4.jpg
│ ├── 5.jpg
│ ├── 6.jpg
│ ├── 7.jpg
│ ├── 8.jpg
│ └── 9.jpg
└── PCA_based Face Recognition System
├── CreateDatabase.asv
├── CreateDatabase.m
├── EigenfaceCore.m
├── example.m
├── Readme.txt
├── Recognition.m
├── TestDatabase
│ ├── 10.bmp
│ ├── 1.bmp
│ ├── 2.bmp
│ ├── 3.bmp
│ ├── 4.bmp
│ ├── 5.bmp
│ ├── 6.bmp
│ ├── 7.bmp
│ ├── 8.bmp
│ ├── 9.bmp
│ └── Thumbs.db
└── TrainDatabase
├── 10.bmp
├── 1.bmp
├── 2.bmp
├── 3.bmp
├── 4.bmp
├── 5.bmp
├── 6.bmp
├── 7.bmp
├── 8.bmp
└── 9.bmp
7 directories, 62 files
标签:
小贴士
感谢您为本站写下的评论,您的评论对其它用户来说具有重要的参考价值,所以请认真填写。
- 类似“顶”、“沙发”之类没有营养的文字,对勤劳贡献的楼主来说是令人沮丧的反馈信息。
- 相信您也不想看到一排文字/表情墙,所以请不要反馈意义不大的重复字符,也请尽量不要纯表情的回复。
- 提问之前请再仔细看一遍楼主的说明,或许是您遗漏了。
- 请勿到处挖坑绊人、招贴广告。既占空间让人厌烦,又没人会搭理,于人于己都无利。
关于好例子网
本站旨在为广大IT学习爱好者提供一个非营利性互相学习交流分享平台。本站所有资源都可以被免费获取学习研究。本站资源来自网友分享,对搜索内容的合法性不具有预见性、识别性、控制性,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,平台无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、安全性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论平台是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二与二十三条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,点此联系我们。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
网友评论
我要评论