从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.
2023-03-28 22:37:59
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为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。
2022-05-16 23:18:05
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本代码在MATLAB平台实现，可用于快速PCA降维。所谓快速，就是在计算特征值、特征向量时先求解低维矩阵的特征值、特征向量，再根据数学原理还原回实际解的过程。
2022-04-21 15:42:18
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1.给出了可以直接在matlab上运行的人脸识别代码
2.提供了人脸识别的数据集，包含测试集以及训练集
3.给出了代码的实验说明文档
4.基于PCA算法改进的快速PCA
2021-11-01 16:43:36
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本文件是快速PCA提取特征（降维）的matlab代码，人脸库需自行下载，可用于人脸识别的研究使用。
2019-12-28 17:45:17
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