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  1. 基于PCA算法的人脸识别

  2. 利用PCA算法提供了一个高维和低维间的线性变换矩阵，这个变换矩阵可以通过求取协方差矩阵的特征向量获 得而无需其它参数。PCA可逆的线性变换矩阵对截断的误差在均方差意义下最小的特点，即以各维特征欧氏距离上的重建误差和最小为目标，平均对待每一维特征，来截取图像一部分能量，以降低获取数据的维数，提高识别的速度，同时尽可能地提高精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-27
    • 文件大小：258048
    • 提供者：timeme

  1. pca 空间构造及特征提取matlab程序

  2. 这是我在做人脸识别时编写的有关pca的程序，输入训练样本，得到特征脸及权重（空间构造）；给出要重建的样本，得到该样本在特征脸上的特征值。程序也可用于其它类型的样本，如语音等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：heleneveryday

  1. matlab实现基于PCA的人脸识别算法

  2. matlab实现人脸识别，包括识别过程，提取特征人脸以及人脸重建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-05
    • 文件大小：37888
    • 提供者：qiao1043

  1. matlab--基于PCA的人脸特征抽取

  2. 有PCA的所有代码，包含生成样本数据，主成分分析，主成分脸可视化，人脸重建，直接可以用，对大家应该有所帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-10
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：jhx4979

  1. PCA人脸识别MATLAB代码/ORL库

  2. 使用PCA算法对ORL的人脸库进行降维，得到主元向量与特征脸图像，可下载运行，可设置特征维度比较识别效果与图像重建效果

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：u014428224

  1. 基于PCA人脸图像压缩与重建算法的研究与实现_王涛.caj

  2. 本文在基于人脸图像压缩与重建方法基础上，研究了、人脸图像 压缩与重建方法，并在此基础上了实现了一种改进的方法，即对图像训练样本进行 可选择的行、列均等的划分，得到一些尺寸大小都一样的子图像，然后将所有训练图像 的所有子图像集合在一起进行分析，得到相应的总体协方差矩阵。在对总体协方差 矩阵处理时，引入奇异值分解来求解协方差矩阵的特征值和特征向量。同样在对测试图 像进行压缩时，事先按照训练图像那样的划分方法将测试图像划分成子图像，然后逐个 对子图像进行压缩，重建时也是逐个对压缩的子图像进

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：r78zyang

  1. 基于主成分分析（PCA）的人脸识别实验设计

  2. 本科期间做的一个课程设计，觉得比较好玩，现将之记录下来。其中包含实验所用图库及源程序。 实验目的： （1）学习主成分分析（PCA）的基础知识； （2）了解PCA在人脸识别与重建方面的应用； （3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作用； （4）学习使用MATLAB软件实现PCA算法，进行人脸识别，加深其在数字图像处理中解决该类问题的应用流程。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-25
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：qq_42091428

  1. ML-Projects:深度学习，计算机视觉，NLP项目的仓库-源码

  2. 欢迎来到ML-Projects 目标：构建出色的深度学习，计算机视觉，NLP应用程序/教程，同时保持代码的可读性。 图像处理 ：要模糊，添加/删除噪点，锐化图像。 ：梯度算子，高斯的拉普拉斯算子，Canny边缘检测。 ：Harris，Shi-Tomasi，FAST拐角检测。 ：使用ORB检测关键点和描述符，然后与其他图像匹配。 ：高斯，拉普拉斯金字塔和图像重建。 ：小演示。 ：查找特定对象的流。 ：查找全局运动，过程是跟踪所有像素以估计运动。 ：使BOVW功能可以训练图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42169245

  1. realtime-2D到3D人脸：使用深度学习从2D图像重建实时3D人脸-源码

  2. 实时2D到3D面Kong 介绍 在该项目中，已经使用深度学习使用2D图像建立了能够重建实时3D人脸的基础架构。 给定视频流，我们将使用学习的模型处理每个帧，并使用WebGL Studio平台可视化3D人脸的重建。 该项目的主要目标之一是获得一种中间表示形式，该中间表示形式可以有效地发送面部数据以用于视频会议。 为了获得该表示，已经创建了表示希望考虑的所有可能的3D配置的PCA模型。 为此，已使用AFLW2000-3D数据集并将其与3DDFA库一起处理以获得相应的3D面部点云。 创建模型后，将使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099302

  1. 低质量人脸图像的超分辨率复原

  2. 如何提高人脸图像的分辨率是计算机视觉中的经典问题。在视频监控中, 由于目标人物距离摄像头较远, 得到的往往是低分辨率的人脸图像。针对此问题, 提出一种结合主成分分析(PCA)和最大后验概率(MAP)的人脸超分辨复原算法。利用PCA模型获得高分辨率人脸库的特征; 通过MAP计算输入的低分辨率人脸图像在这些特征上的表示系数, 并重建出其对应的高分辨率特征; 对重建的特征进行约束增强; 结合高分辨率人脸库的平均向量得到最终超分辨率复原的图像。为了验证本文算法的有效性, 将AR人脸库中图片分别用本文算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_38660069

  1. (八)OpenCV人脸识别_04_EigenFace算法

  2. 读人脸数据文件 ORL/face database(https://github.com/fengbingchun/NN_Test) 创建特征脸识别与训练 识别人脸 输出中间平均脸 、特征脸、重建结果 过程: 读训练数据->计算平均脸->计算协方差矩阵->计算特征脸->特征矩阵->PCA降维->子空间模型->检测/距离 Ptr model = EigenFaceRecognizer::create(); #include #include #inclu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38604951

  1. PCA降维后利用特征脸空间进行人脸识别

  2. 利用PCA方法进行人脸识别，并且对给出的样本图片利用训练后的特征脸空间进行重建，并且比较了重建图像与真实图像之间的误差

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_44417172