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基于非线性 PCA 的人脸识别

于 2022-01-22 发布 文件大小:564.81 kB
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代码说明:

这段代码被与人脸识别。假设如果我们想要认识脸等等和碱的纹理特征,我们可以提取的脸。所以这是脸识别代码。你必须要从中提取的面孔的输入的图像。在这主成分分析用来认识到脸。

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    上式表示,将ones(N,M)范围内的像素值依次排序,用第n个像素点的值代替该点的像素值,此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊,在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后,设定门限值,将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15(或20)。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算,将得到的结果与原图像相减,图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算,再腐蚀运算,SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形,所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标,并将其旋转到一条垂直线上,旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小,而且算法简单,计算量小,比较实用。
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