实例介绍
【实例简介】
该课题为采用PCA和KPCA的人脸识别算法。传统的人脸识别算法都是人头对人头的识别，没有新意。该课题采用多种算法对同一测试集进行测试，得出匹配人脸序号，识别时间，识别率。人脸库才用的是ORL人脸库，即40人，每人10张人脸。含有GUI可视化界面。
【实例截图】
【核心代码】
MATLAB人数统计[GUI界面，论文].zip
└── MATLAB人数统计[GUI界面，论文]
├── GUI.fig
├── GUI.m
├── GUI设计图.png
├── RemoveFogByRetinex.m
├── 测试图片
│ ├── 11.jpg
│ ├── 7.jpg
│ ├── boy1.bmp
│ ├── byz1.jpg
│ ├── Q16ZK`{48)$1H9Q6BPQO[G5.png
│ ├── q.jpg
│ ├── timg1.jpg
│ ├── timg66.jpg
│ └── zx.jpg
├── 说明文档.txt
├── 运行图1.png
├── 运行图2.png
└── 运行方法.txt
2 directories, 17 files
该课题为采用PCA和KPCA的人脸识别算法。传统的人脸识别算法都是人头对人头的识别，没有新意。该课题采用多种算法对同一测试集进行测试，得出匹配人脸序号，识别时间，识别率。人脸库才用的是ORL人脸库，即40人，每人10张人脸。含有GUI可视化界面。
【实例截图】
【核心代码】
MATLAB人数统计[GUI界面，论文].zip
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├── GUI.m
├── GUI设计图.png
├── RemoveFogByRetinex.m
├── 测试图片
│ ├── 11.jpg
│ ├── 7.jpg
│ ├── boy1.bmp
│ ├── byz1.jpg
│ ├── Q16ZK`{48)$1H9Q6BPQO[G5.png
│ ├── q.jpg
│ ├── timg1.jpg
│ ├── timg66.jpg
│ └── zx.jpg
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