hogsvmmatlab代码-facial-recognition:在Matlab中使用不同特征（HOG、SIFT）和分类器（MLP、SVM、

hog svm matlab代码照片和视频的面部识别以及照片中数字的 OCR 这是我 2018-19 年在伦敦大学城市学院的计算机视觉模块的课程作业。 我们收到了几张同学（个人和团体）的照片。 我们的任务是准备图像数据，尝试不同的特征类型和分类器组合进行面部识别并报告结果。 （我已从我提交的报告中删除了所有面部图像）。 我使用了 HOG 和 SIFT 特征类型以及 CNN、MLP 和 SVM 分类器。 我们还负责使用 OCR 识别照片中每个人的数字。 完整的详细信息可以在报告中找到，所有代码都包含在下面。 要运行代码，您将需要 MATLAB（使用 R2018b 版来创建它）。 全部文件： Lesley Dwyer 计算机视觉报告，删除了人脸图像.pdf - 报告 RecogniseFace.m - 人脸识别功能 detectNum.m - 数字识别函数 trained_models_and_supporting_files 文件夹： bag.mat - 为 Bag of Fatures 创建的包； 需要使用 MLP_SURF 进行预测 CNN.mat - CNN 模型（*不可用 - 超