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人脸识别pCA算法代码

clc clear all close all clear memory nump=40; %no_of_classes nots=5; %no_of_training_set D=pwd; cd([D, '\ORLDatabase']); [face,MAP]=imread('face1.bmp'); [a,b]=size(face); counter=0; for i=1:nump for j=1:nots file=['face' int2st...

(建议您还是先学习下matlab的用法。。否则即便这一步解决了后面还会有无穷的问题出现。)从这几句提示里看不出具体如何Select。建议看一下CreateDatabase函数的输入参数,也许会有一些提示。

%一个修改后的PCA进行人脸识别的Matlab代码 % calc xmean,sigma and its eigen decomposition allsamples=[];%所有训练图像 for i=1:40 for j=1:5 a=imread(strcat('D:\rawdata\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm')); % imshow(a); b=a(1:...

for i=1:40 for j=1:5 a=imread(strcat('F:\matlab\train\orl\00',num2str(i),'\',num2str(j),'.bmp')); 上面程序的意思是:读取1到40个文件夹下1到5.bmp图片的数据并存入a中

识别率指的是通过人脸识别技术识别正确数占识别总数的百分比。 人脸识别算法分类 基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)。 基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。 基于模板的识...

代码发给我吧 Q 2953212138

a1=imread('a1.jpg'); a2=imread('a2.jpg'); b1=imread('b1.jpg'); b2=imread('b2.jpg'); a1=rgb2gray(a1); a2=rgb2gray(a2); b1=rgb2gray(b1); b2=rgb2gray(b2); figure,imshow(a1) figure,imshow(a2) figure,imshow(b1) figure,imshow(b2) a1=...

识别率指的是通过人脸识别技术识别正确数占识别总数的百分比。 人脸识别算法分类基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)。基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。基于模板的识别...

%更多给我邮件 我的空间有邮件地址 function pca (path, trainList, subDim) % % PROTOTYPE % function pca (path, trainList, subDim) % % USAGE EXAMPLE(S) % pca ('C:/FERET_Normalised/', trainList500Imgs, 200); % % GENERAL DESCRIPTION ...

pca具有简单。快速、易行的特点,能从整体上反映人脸图像的灰度相关性,具有一定的实用价值,具体出现时间不明。

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