面部图像分析

利用面部图像分析技术，开发了一种预测年龄和性别的方法。这项技术基于MATLAB平台，通过对面部特征的识别和分析，准确地预测出个体的年龄和性别信息。

这是一个使用Matlab实现的面部识别系统，需要Matlab图像处理工具箱。该系统的代码简单、高效且完整，在AT&T数据库上进行了测试。

目前，预测人脸图像中的情绪是一个活跃的研究领域，提出了一种系统，通过多阶段实现情绪预测。首先，系统进行预处理，检测并调整人脸图像大小，并应用直方图均衡化以归一化照明效果。接下来，利用定向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）提取面部表情图像的特征，构建训练数据集和包含多种表情的测试数据集。最后，采用K-最近邻（KNN）算法进行情感分类，评估其性能通过混淆矩阵技术。所提出的系统在多个数据库上进行了测试，表现出优异的预测能力。

这个程序的目标是检测彩色图像中的人脸特征。

利用基于PCA算法实现的面部识别技术，相关研究包含详细的论文和代码资源。

图像的行列均应用FFT变换，使用Matlab进行分析。

这份资源包含了使用MATLAB编写的有效人脸识别程序。

Matlab编程：这是一个实时面部检测的代码示例。代码能够通过摄像头实时检测人脸。

本项目提供了面部图像超分辨率的完整代码与文档。项目文件夹“FYP”内的内容简述如下： 文件说明- 数据集：包含面部图像的数据集，用于训练和测试。- 文档：包含演示幻灯片、中期报告及最终报告，详细记录项目进展。- GUI：项目的图形用户界面（GUI）示例。- gui.py：基于Python的GUI脚本。 源代码- src：包含深度学习与机器学习的源代码。- deep-learning：基于Python实现的CNN和GAN模型代码。- machine-learning：包括PCA、LLE和SR的C++代码实现。- machine-learning-gui：将PCA、LLE和SR集成到一个演示用的EXE文件中。 工具- crop.py：裁剪图像为不同尺寸。- down.py：对图像进行降采样。- norm.py：实现面部检测与对齐功能。 以上内容为面部图像超分辨率的基本工具和代码示例，适用于深度学习和图像处理的相关研究。

利用特征面算法，在Matlab环境下开发了一个人脸识别系统，通过训练和识别实现了面部识别功能。