MATLAB光照归一化人脸识别

这个示例代码首先定义了两个函数minMaxNormalization和zScoreNormalization，分别用于进行最小-最大归一化和Z-score归一化。然后，给定一个示例数据X，分别调用这两个函数对其进行归一化处理，并输出结果。用户可以根据自己的数据进行相应的修改和扩展。

本项目文件夹包含一个Matlab程序，用于开发基于对侧大脑区域对称性进行扩散MRI归一化的自动方法。 代码功能 利用大脑对称性自动识别病变区域 标准化图像，以便比较不同患者 代码文件说明 im.m: 管理所有图像并将它们保存在编码环境中的目录，使用niftiread方法读取二进制图像文件 main.m: 包含主要代码逻辑，步骤如下: 大脑方向校正: 使用临时方法创建二进制掩码，并使用regionprops方法调整现实生活中RMI扫描获取的数据方向 （其他步骤的描述，根据实际代码内容填写） 代码使用 编译im.m文件 将MATLAB路径更改为包含im.m的目录 运行main.m文件

算法步骤： 将输入数据F归一化为0-1之间的双精度型数据 令F中的最大值为1，最小值为0 计算最大值和最小值的差值的倒数：det = 1/(max(F) - min(F)) 对于F中介于最大值和最小值之间的值temp1，经过mat2gray变换后变为：temp_last = (temp1 - min(F)) * det

这是一个经过验证的 MATLAB 人脸识别程序，能够高效准确地识别 人脸。

基于MATLAB的人脸识别是一种利用MATLAB平台实现人脸识别功能的系统。

提供了利用PCA进行人脸识别分类的完整Matlab代码，包括测试数据集。所有数据集版权归原作者所有，仅供用户测试使用。

件包含SSD7练习6中关于归一化方法的答案。归一化是深度学习中数据预处理的关键步骤，它可以帮助提高模型的训练速度和性能。 答案内容： normalization.txt 文件中包含对不同归一化方法的详细分析，包括： 批归一化 (Batch Normalization) 层归一化 (Layer Normalization) 实例归一化 (Instance Normalization) 其他相关技术 分析内容涵盖每种方法的优缺点、适用场景以及实现细节。 请注意: 本答案仅供学习参考，请勿用于任何商业用途。

人脸识别算法常用 MATLAB 实现，适合研究和学习，提供初步代码供参考。欢迎完善和指正不足之处。

利用Matlab编程实现了摄像头的调用，实现了人脸检测和识别功能。