PCA人脸识别GUI(ORL+Yale人脸库)

pca人脸识别算法matlab代码机器学习（MATLAB） - k均值聚类和主成分分析 斯坦福大学的机器学习课程。 介绍 我们将实现K-means聚类算法并将其应用于压缩图像。 并将使用主成分分析来找到面部图像的低维表示。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex7data1.mat ex7data2.mat ex7faces.mat 此仓库中包含的文件 ex7.m-用于K-means聚类的Octave / MATLAB脚本 ex7_pca.m-PCA的Octave / MATLAB脚本 ex7data1.mat-PCA的示例数据集 ex7data2.mat-K均值的示例数据集 ex7faces.mat-面Kong数据集 bird_small.png-示例图像 displayData.m-显示存储在矩阵中的2D数据 drawLine.m-在现有图形上画一条线 plotDataPoints.m-K均值质心的初始化 plotProgresskMeans.m-绘制K-means的每一步 runkMeans.m-运行K-means算法

最近在学人脸识别，需要用到ORL人脸库，分享一下学习资源。 摘要必须大于50个字

PCA用于人脸识别的预处理，无监督的降维，附带通用的ORL人脸数据库和快速PCA的代码。文件可以通过改成txt后缀打开。

前几天上数字图像处理的时候学习了PCA人脸识别,趁热打铁，做一些学习记录。PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。在人脸识别上面，用PCA的主要目的就是把原来维度很高的图像，提取图像的主要成分（用于识别的特征），去掉不重要的成分，使得可以用比较少的维度来表示图像，以方便进行图形识别。

基于PCA的人脸识别 参考代码：https://github.com/HelloYaoZhang/Face-Recognition-Using-PCA，我主要进行了APP Designer的实现。

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。

在本文中，我将展示和解释使用主成分分析(PCA)和特征脸在多个领域中实现多人实时面部检测器和识别器的最简单方法。

在本文中，我将展示和解释使用主成分分析(PCA)和特征脸在多个领域中实现多人实时面部检测器和识别器的最简单方法。

在本文中，我将展示和解释使用主成分分析(PCA)和特征脸在多个领域中实现多人实时面部检测器和识别器的最简单方法。