人脸识别 本项目代表对面部投影技术（PCA，ICA和LDA）的比较分析，旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试，一个旨在保留美国人口的种族构成（70％的白种人，20％的非洲人，10％的东南亚人），而其他人的种族背景分布均匀（33％的白人，33％的非洲人，33％的东南亚人）。 这两个数据集每个类（人）都包含两个图像，旨在模拟法律规范应用，其中每个人的可用图像数量预计会很少。 培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA，得到一个180维子空间（450的40％），该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66％的信息，在公平意识的数据中分别保留99.68％的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像，并通过将它们与同一个

基于MTCNN和Facenet的人脸识别

人脸识别检测系统演示程序，不是代码！在WindowXP下运行

seetaface分为FaceDetection（人脸检测）、FaceAlignment（人脸对齐）、FaceIdentification（人脸识别）三个模块，三个模块相互独立，综合利用起来即可实现最终的人脸识别功能。

： 设计了一种基于图像分块的 LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法， 该方法从模式的原始数字图像出发， 先对 图像矩阵进行分块，然后对分块子图像进行 LDA 特征提取，从而得到能代替原始模式的低维新模式，最后再用最小距离分 类器进行分类。该方法克服了传统 LDA 方法的缺点， 其优点是能有效地提取图像的局部特征。实验表明： 该方法在识别性 能上优于 Fisherfaces方法。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

【图像识别】基于主成分分析PCA实现视频人脸识别matlab源码.md

c#写的基于人脸识别的管理本地照片、视频的软件，支持照片（jpg,jpeg,png,bmp）和视频(avi,mp4,mpg,mpeg)，支持人脸库录入；照片视频人脸自动识别；按照人脸名称检索照片和视频（可同时选择最多三个人物同时出现作为检索条件）。

程序dll由vc9(2008) + pbni编写，实现LuxandFace_SDK8中跟踪器自动人脸识(跟踪器在退出时保存为dat文件)、两图对比人脸识两种方式。

关于支持向量机SVM算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法