基于matlab的表情识别代码使用奇异值分解（SVD）在MATLAB中进行人脸重构 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 奇异值分解（SVD）是一种有用的计算工具，可用于减少超定系统的维数。 它具有各种各样的应用程序，从面部识别软件到科学数据的降噪再到量子信息，甚至被Netflix用来过滤和确定用户内容。 在本文中，该方法用于解构人脸数据库，从而允许低秩逼近来重建图像。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 耶鲁的人脸数据库用于编辑许多人的脸部图像。 总体上有两个数据集：一组被裁剪以使面部对齐良好，而另一组则未被裁剪。 一旦执行了SVD，便会执行许多计算和分析。 首先，一系列奇异值用于确定构成“面部空间”的基础基础面部的权重，该“面部空间”代表所有面部的基础结构。 然后对重建脸部以及本征脸部自身的能力进行比较。 为了观察低秩逼近的演变，矩阵是逐块重构的。 最后，在裁剪后的图像和未裁剪的图像之间进行比较，并将各种面部映射到“面部空间”以进行重构。 理论背景\n=

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