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PCA人脸识别_人脸识别_OPENCV_C++

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使用PCA（主成分分析法）在ORL人脸库上实现人脸识别。

人脸识别：使用PCA方法，即主成分分析，区分人脸和非人脸。

文件包含了水平条纹噪声，和点噪声，运用二维傅里叶变换通过matlab编程实现对噪声的去除。

pca人脸识别算法matlab代码图像分类任务 该存储库是Giancarlo Antonucci和Thomas Babb的项目的一部分，该项目作为CDT的一部分提交给牛津大学工业重点数学模型。 该代码使用耶鲁人脸数据库（YaleB_32x32.mat）测试混合面部识别算法的有效性。 函数imag_class.m从用户处获取输入，并为这些输入输出算法的成功率百分比。 要使用它，请下载.m和.mat文件，然后在Matlab中运行它们。 选择训练集 耶鲁数据库中有3814人的2414张照片（例如图像）。 用户可以通过以下两种方式之一选择哪些人在测试集中： imag_class（'NumOfPeople'，N）从38个可用人中选出N个随机人员，并从这些人员中构建测试集。 imag_class（'People'，V）根据在V中建立索引的人员构建测试集。例如，如果V = [1 3 6]，则测试集将包含来自人员1，人员3和人员6的图像。 无论哪种情况，该功能都会为每个人选择10张随机图像。 所有其他图像都放在训练集中。 实施PCA算法 PCA是一种标准技术，用于使用低维特征向量来近似原始数据。 我们

该系统为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统，可识别ORL和YALE人脸库，方法实现统一，包括GUI界面。另外可二次开发成摄像头的实时人脸系统，识别出库外人脸，可做成门禁系统，考勤系统，打卡签到系统。实现登记出勤，报警等。 含论文，详细注释。