这个课题是用matlab做的多人场景的人脸识别。先预处理，人脸定位，分割，训练，PCA降维求出协方差矩阵，人脸特征值，然后每个测试的人脸分别进行矩阵求列，作差对比，结果最小的就是目标人脸，输出识别结果，这个设计有可视化GUI用户操作界面，是个创新类课题。欢迎交流。

程序可以进行有效的进行人脸识别，并且可以动态的识别和跟踪，采用CAMSHIFT算法进行有效的处理，程序下载后可以直接运行。

人脸表情识别源程序，用MATLAB编写，六种基本表情。有原表情，测试表情 人脸表情识别源程序，用MATLAB编写，六种基本表情。有原表情，测试表情

mo_3.m_lbp特征提取，fitcecoc训练svm模型，predict预测，人脸分类。使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。

算法流程： 本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下： 图： 人脸识别系统框架图 整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。 二、算法介绍 基于PCA算法的人脸特征提取 2.1PCA的基本原理 PCA中文全称主成分分析 法（Principal Componen

基于ycbcr空间的MATLAB人脸检测代码，非常简单，注释和代码都写得很好，新手也可以很容易看懂。

人脸识别的方法有很多，研究的方法也不同，所以有不同的分类方法。根据我们所读入图像中人脸的角度不同，可分为正脸，侧脸的人脸识别。根据合个器官的肤色和形状不同，我们可有基于几何特征和基于肤色的人脸识别。根据读入图像的色彩不同，我们可有彩色和灰度图像的人脸识别

MATLAB肤色分割程序 将照片转换成黑白二色 以区分皮肤以及其他

matlab 人脸检测 简单的人脸检测，过程大家看看就会明白，都有局限性并且做了一定的标注。

本资源是基于MATLAB的人脸器官识别，分别能够识别左眼、右眼、鼻子、嘴、上身等。内有代码和测试图片。