PCA人脸识别使用机器学习

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。

实验环境： 操作系统：Win7 软件：MATLAB 7.0 PCA人脸识别实验： 在MATLAB工作路径下创建人脸库： 训练集：TrainDatabase 测试集：TestDatabase 人脸图片来自ORL数据库，实验包括： 训练阶段 测试阶段

这是一个使用MATLAB编写的基于PCA的人脸识别系统程序。

使用机器学习方法实现的手写数字识别MATLAB源代码。

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%。

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。

这是一份完全可用的人脸识别matlab代码，采用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）方法提取特征进行识别。

我们希望通过这段Matlab代码，与大家探讨此技术的应用！

基于PCA理论，详细介绍了如何利用MATLAB进行人脸识别。提供了整理好的ORL人脸数据库，并包含了训练和识别分类的代码及相关说明。如有疑问，请留言，我们会尽快回复。