使用Matlab实现LAD算法进行人脸识别

人脸识别的主成分分析在Matlab开发中应用广泛，其中GPCA技术被用来识别人脸。

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。

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。

这是一个利用Matlab编写的人脸识别算法源代码，其识别效果表现良好。

本项目提供MATLAB人脸识别的完整源码，涵盖了从人脸检测、特征提取到匹配识别的全过程。主要涉及到以下几个模块： 人脸检测：利用Haar特征分类器检测图像中的人脸。 特征提取：使用LBPH算法（局部二值模式直方图）提取人脸特征。 人脸识别：采用机器学习算法，如SVM（支持向量机）进行识别。 结果展示：识别结果以图像形式展示并输出识别的身份信息。 源码能够帮助用户快速搭建MATLAB环境下的人脸识别系统，并可以在此基础上进行修改与扩展。

这是用差分编码实现的Matlab代码，用于对人员重新识别进行重新排序。该代码支持论文“使用k倒数编码对人员重新识别进行重新排序”中描述的IDE基准重新排序，适用于CUHK03的新培训/测试协议。如果您在研究中使用此代码，请参考以下引用：@article{zhong2017re, title={Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding}, author={Zhong, Zhun and Zheng, Liang and Cao, Donglin and Li, Shaozi}, booktitle={CVPR}, year={2017}}。该方法受到参考文献[2]的邻居编码方法启发。

这是一个简单的基于网格法的人脸识别算法，使用matlab编写。

这是经过测试的ICA人脸识别算法Matlab源码示例，程序运行稳定且具有较高的识别率。

使用ORL数据库，结合MATLAB编写的基于PCA的人脸识别算法，提高图像识别精度和效率。