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人脸识别（基于特征脸）
- 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 （2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。 关键词: 人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析
Ch13
- K-l变换与奇异值基础的图像处理编程基础，及相关的源码,是相关学习人员不可缺少的理论资料！-Kl transform and singular value-based programming-based image processing, and related source code, is relevant to study the theory of indispensable information on staff!
modern-signal-analysis
- 用于现代信号分析与处理课程，正交变换、K-L变换与离散余弦变换。-For modern signal analysis and processing programs, orthogonal transform, KL transform and discrete cosine transform.
k-l
- 关于kl变换在matlab上的实现，做人脸识别可以用到。-KL transform, matlab realize
PCA_ORL
- 人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac