二维的LDA+PCA人脸识别matlab程序，可直接使用

这里的文件是： (1) load_data：从face_images.mat和nonface_images.mat加载数据face_images.mat 文件应包含： - train_imgs：包含 N 个测试人脸图像的 NxMxL 张量。 每个图像都是 MxL 像素（灰度）。 - train_ids：Nx1 向量，包含 test_imgs 中每个图像的 id - test_imgs：包含 N 个测试人脸图像的 KxMxL 张量。 每个图像都是 MxL 像素（灰度）。 - test_ids：包含 test_imgs 中每个图像的 id 的 Kx1 向量nonface_images.mat 文件应包含： - nonface_imgs：包含 S 个非人脸图像的 SxMxL 张量。 每个图像都是 MxL 像素（灰度） (2) getAvgFace：计算训练人脸图像的平均值并显示。 (3) PC

该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。原理为：从一副生活照中寻找到人脸，分割人脸区域图像，PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。

该课题为基于MATLAB平台，采用主成分分析法即PCA算法的人脸识别系统。带有一个GUI界面，可以换自己人脸，也可以直接用ORL人脸库。流程是：选择样本库和测试库，选择测试人脸，PCA进行人脸降维，得到人脸特征值，对比人脸特征值，利用欧式距离对比大小，根据最近邻法则得出结果，输出具体是哪个人。可以二次拓展，改造成：输出个人信息，如姓名，学号等，也可以从一副完整的生活照中先定位人脸，训练，再识别，以及做成人脸考勤，门禁等应用。

利用MATLAB编写程序，用于识别人脸和检测人脸。

MATLAB人脸检测计数。从一副图片中寻找人脸，分割，计数。matlab，需要具备一定编程基础。

MATLAB 人脸考勤签到系统，有界面，输入全身照，定位人脸，切割分离，预处理，灰度化，尺度归一化，降维，特征提取，识别。需一定编程基础。

这是从网上找到的资源，但是却不能运行，经过修改，加入了些自己的解释，已成功运行，得到结果人脸的识别率高达97.5%。

该课题为基于MATLAB pca的人脸考勤系统。可以从一副图像中找出多人人脸，分割，计算人数，然后提前制作好这些人的人脸库，进行逐一识别是谁，是不是库内人脸，如是，具体是谁，如果不是，那提示库外人脸。具有友好的人机交互界面，还可以二次开发成摄像的，但是摄像头误差可能会有点。识别流程为：读取图像，人脸定位，人数统计，人脸分割，人脸识别，库内外判别。

基于matlab的人脸识别系统，可读取ORL或者YALE人脸库或者自己的人脸，采用的方法可以通过下拉框形式切换成PCA,KPCA,LDA,K-L,BP神经网络多种方式，计算识别率，也可以调用笔记本自带摄像头进行识别。具备一个人机交互式GUI界面，界面友好，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，指纹识别，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。