基于PCA人脸识别系统设计(matlab)
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资源介绍:
在此次研究中,为提高识别准确度和减少计算复杂度,成功开发了基于主要成分分析的人脸识别系统。采用PCA算法有效提取面部图像的关键特征,减少层次,特征提取,建立优化的特征空间,增强模型分类能力。在事前处理阶段,为了提高算法的稳定性,结合了灰度、直方图均衡化、杂声消除技术。实验结果表明,最近利用最近邻分类器在标准脸部数据集上进行了测试,该系统表现出了卓越的性能,证明了PCA在脸部识别领域的潜力。今后的研究将重点放在优化PCA算法,特别是PCA算法在处理真实场景时的适应性,如照明、表情变化和部分屏蔽。
执行example.m
第一次选择TrainDatabase 文件夹;
第二次选择TestDatabase文件夹
第三次输入一个数。1-10 是测试库的人脸图片序号。