Matlab人脸识别系统-深度学习技术应用

我收集到了一些完整的人脸识别系统资料，并希望与大家分享。由于附件大小限制，我只选择了一些较小的资料分享。为了减小文件大小，删除了数据文件和人脸库等图片，因此程序可能无法直接演示，需要自行添加数据文件。人脸库可在网上下载。资料包括使用NMFs算法实现基于人脸局部特征的识别，使用基于LDA算法的人脸识别程序，以及成功实施眨眼检测的人脸识别算法等。

这是一个使用MATLAB编写的基于PCA的人脸识别系统程序。

现在分享基于深度学习的车牌识别系统MATLAB源码！

这个项目涉及到在Matlab中应用机器学习进行人脸识别的方法。我将探索现有的人脸识别技术。示例代码\"Image_proc\"演示了图像处理的基本步骤。我选择使用Yalefaces_A数据库作为人脸识别的数据集，该数据库包含15个主题，每个主题有11张图像，展示不同的面部表情和配置，例如中央光线、戴眼镜、开心等。首先，我将进行人脸特征选择，尝试主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）两种方法。然后，我将使用支持向量机（SVM）和神经网络（NN）进行人脸分类，分别调整不同的参数。\"PCA_SVM_ANN\"文件夹展示了使用PCA特征选择结合SVM和ANN分类的代码，\"ICA_SVM_ANN\"文件夹展示了使用ICA特征选择结合SVM和ANN分类的代码。

这是一个优秀的人脸识别系统，采用Matlab开发，基于PCA算法，识别率超过80%。

MATLAB中开发的人脸识别系统，利用主成分分析（PCA）和计算机视觉技术进行人脸检测和识别。在运行代码之前，请确保解压缩“Training_dataset”并将其与代码文件放置在同一目录下。使用MATLAB GUI界面，上传并预处理图像，实现高精度的人脸识别。注意，对于不同的测试数据集，需要注意不同的设置和步骤以获得最佳结果。

利用Matlab平台搭建了一个人脸识别系统仿真平台，并对比了几种常见人脸识别算法的性能。系统采用CSU Face Identification Evaluation System作为人脸数据库，并实现了基于PCA、PCA+LDA、IIDC、EBGM等算法的人脸识别。实验结果表明，不同算法在识别率、鲁棒性等方面存在差异，为实际应用中的算法选择提供了参考。

在Matlab (Matlab AppDesigner)中实现的人脸识别应用，采用了Gabor滤波器、Zernike Moment和Histogram of Oriented Gradient滤波器。该项目基于ORL人脸数据库，结合了多种图像处理技术，提高识别准确度和效率。

这是一个完整的人脸识别系统，使用Matlab编写，基于Fisher线性判别算法。