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2D-LDA
- 2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有实验的结果。-code for face recognition based 2D-LDA，the performance is nice！
LDA2D-2
- 人脸识别中2DLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition 2DLDA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
PCA2D
- 人脸识别中2DPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition 2DPCA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
PCA
- 人脸识别中PCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-PCA Face Recognition Algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
malic
- 它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)等等 Malic is realtime face recognition system
AdaBoost_weaklearner_1
- adaboost 弱分类器学习算法,最成功的人脸识别算法。但是学习时间很长，这是它的缺点-adaboost
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
face
- 人脸识别程序，采用的是knn分类器，基于类内类间距离准则，特征提取。-Face recognition process, using the knn classifier, based on within-class inter-class distance criteria, feature extraction.
pca_knn
- 本方法采用pca进行特征提取，knn分类器进行人脸识别。-The method of feature extraction using pca, knn classifier for face recognition.
3DFaceRecognitionBasedon3DLBPandKernelDiscriminant
- 二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感，故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核享，1剐分析(KDA)相结合的三维人脸识剐方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征，高斯核函数KDA 作为分类器，使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGC v2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明，该 方法在每人2个训练样本时，识别率为91．8％，而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％；当每人的训练样本数增至6个时，识别率为98．4％，而PCA和3D
人脸识别代码
- 通过奇异值分解作为特征处理，训练人脸识别分类器，附带测试图片(Singular value decomposition (SVD) is used as feature processing to train the face recognition classifier)
FaceRecSys
- 本程序为人脸识别系统，首先建立人脸库模块，然后对人脸库进行信息编辑以及训练人脸识别分类器，最后为人脸识别模块。采用的visual studio + opencv实现，界面清晰美观，实验效果较好。(The program for the face recognition system, the first establishment of the face library module, and then face the library for information editing and t
B2DPCA和ELM人脸识别算法研究_李定珍
- 提出一种新型、高效的基于 Ｂ２ＤＰＣＡ（双向二维主成分分析）和 ＥＬＭ（极端学习机）的人脸识别算法， 该算法是根据曲波变换分解人脸图像和一种改进的降维技术，通 过 Ｂ２ＤＰＣＡ 生成识别特征集来训练和测试 ＥＬＭ 分类器，提高识别精度。通过大量实验，并把实验结果与现存技术进行比较，结果表明 Ｂ２ＤＰＣＡ＋ＥＬＭ 算法有效地提高了识别准确率，并降低了对原型数量的依赖。将来有望能把局部特征和基于曲波分解的全 局信息结合起来应用到识别精度和分类速度上。(a new human recognit
基于主分量的人脸重构
- 本实验是基于主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，采用SVM分类器在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真。
SVM人脸识别2
- 实现人脸识别，分类器用svm,功能非常好，改名易于理解，适合初学者(The realization of face recognition, the classifier uses SVM, the function is very good, the Rename is easy to understand, suitable for the beginner.)
单样本人脸识别
- 利用KNN分类器在FERET人脸库上进行单样本人脸识别(Single sample face recognition on FERET face database using KNN classifier)
人脸检测OPENCV
- 使用VS2013编写+OPENCV2.49，能够读取图片并识别人脸，采用 分类器制作，调试通过，也可以改为摄像头
基于小波变换的klda人脸识别
- 基于小波变换的klda人脸识别，首先用小波变换对原始输入人脸图像进行预处理，再将基于核的线性判别分析应用于人脸识别中的最佳特征抽取，最后使用欧氏距离分类器实现人脸分类。通过对ORL标准人脸库中的人脸图像进行识别实验，本文提出的方法在人脸识别上取得了较高的识别率。
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
人脸识别 MATLAB代码
- 使用pca方法对图像进行特征提取，对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练，使用adaboost算法生成强分类器，可以对测试集的人脸图片进行识别，且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor