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基于PCA算法的人脸识别

于 2022-04-22 发布 文件大小:57.10 MB
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代码说明:

运用PCA算法进行人脸识别,对人脸图像具有非常好的鲁棒性,加快运算速度,提高识别精度,具有非常好的效果,可以直接运行。程序里有主程序和调用程序,可以用图片和摄像头两种方式进行人脸数据的收集及检测,还有已经训练完毕的人脸图像,都可以直接使用。希望大家多多下载!

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • YUV本地视频播放器
    OOL CVideoEXEDlg::OnInitDialog() { CDialog::OnInitDialog(); // Add "About..." menu item to system menu. // IDM_ABOUTBOX must be in the system command range. ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX); ASSERT(IDM_ABOUTBOX < 0xF000); CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu(FALSE);
    2023-03-12 14:00:04下载
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  • ssda 算法的实现
    两幅图 实现对模板图片的匹配。并会把在原图像中的位置给画出来, 使用的是ssda图像匹配的算法。                                                                                                                                                              &nbs
    2022-02-06 04:22:10下载
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  • 的LBP特征
    这是对图像中的人脸提取其中的LBP特征,用到了OpenCV中的图像的类型IplImage,将图像中的人脸的纹理提取出来,这样便可以消除光照对人脸图像的影响,对于图像中的有用的信息表示为1,其他表示为0,这样就可以将lbp特征显示出来
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  • 仿真基站中用户的能效
    这里以无线通信网中,我们仿真出了每个基站中的用户能效问题,并且将用户能效用各种图形显示出来,例如火柴棍图,地理位置上的等高线图,还用表格分别说明了每个用户的具体能效值,这样不仅从直观上总结出基站附近用户的大小受哪些因素有关,还详细计算出了用户能效值表,供大家参考。
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  • 的高通滤波和掩模
    图像的高通滤波和掩模处理, 程序能够运行出正确的结果,希望对各位有帮助。
    2022-02-01 20:19:26下载
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  • MATLAB 语言用于图像处理,如图像打开,沉甸甸的关闭,垂直镜像、 水平镜像、 灰度和颜色直方图均衡、 图像增强、 平滑、 锐化、 加噪声,如盐和胡椒粉高斯噪声、 乘性噪声、 泊松噪声。
    2022-05-14 15:13:35下载
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  • 缩放
    此代码是在关于图像放大缩小的处理--用到双缓冲解决闪屏问题。
    2022-03-15 19:59:29下载
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  • 使用蒸汽吞吐男人编码的压缩
    函数代码 = huffman(p) 哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。 代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格 %数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词 %对应于其概率是在相应的指数符号 %的体育 % %检查输入的参数的合理性。 error(nargchk(1,1,nargin)) ; 如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p) 错误 ("P 必须是一个实数值向量") ; 结束 %全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的 全局代码 CODE=cell(length(p),1) ;%Init 全球太阳能电池阵列 如果 length(p) > 1%时多个符号...... p = p/sum(p) ;%规范化输入的概率 s = reduce(p) ;%做哈夫曼源符号削减 makecode (s,[]) ;%以递归方式生成的代码 其他 代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ! 结束 %……………………………………………………………….% 函数 s = reduce(p) ; %在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树 减少 %执行源符号减少,直到只有两个 剩余的 %符号。 s = cell(length(p),1) ; %生成符号节点 1 2、 3,开始树...到引用 %符号的概率。 为我 = 1:length(p) s {i} = i ; 结束 同时 numel(s) > 2 [p,我] = sort(p);%排序符号概率 p(2) = p(1) + p(2) ;%合并
    2022-07-04 14:42:09下载
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  • 基本
     对于人脸识别,目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖,把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型,从而通过模型,让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂,随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器,它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。   人脸本身是一个随机的变量,不同的角度、不同的光线、不同的打扮,都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以,但会十分复杂,而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别,其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果,所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。   人的大脑是最好的识别工具,因此我们应该从人大脑的识别机制入手,模拟大脑的识别
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    这个程序是从一般的图像计算HOG积分图像。这个HOG功能被广泛使用,因为它具有较高的推广能力。
    2022-01-25 21:18:52下载
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