eigenfaces for recognition
时间: 2023-05-02 20:00:30 浏览: 68
"Eigenfaces for recognition" 是一种人脸识别的算法方法,它是基于PCA(主成分分析)的思想,通过将大量人脸图像进行降维处理,得到能够最大化类间差异的特征向量,从而达到对人脸进行快速、准确的识别。具体而言,它是通过将人脸图像矩阵分解为特征向量和特征值的组合,找到最具代表性的特征向量,并将其作为模板,用于识别测试图像中的人脸。该方法在人脸识别领域有着广泛的应用和研究。
相关问题
找一下PCA可以用于将人脸图像的表情以主要特征值的形式提取出来,从而生成新的表情。的资料
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据降维算法,也可以应用于人脸表情识别中。通过PCA算法提取人脸图像的主要特征值,可以实现将表情以主要特征值的形式提取出来,从而生成新的表情。关于PCA在人脸表情识别中的应用,可以参考以下资料:
1. Turk, M. and Pentland, A. (1991). Eigenfaces for recognition, Journal of Cognitive Neuroscience, 3(1):71-86.
2. Yang, M., Zhang, L., Feng, X., and Yin, L. (2004). Fisher discrimination with principal component representation for face recognition, IEEE Trans. on Image Processing, 13(2):262-263.
3. Ahonen, T., Hadid, A. and Pietikainen, M. (2006). Face recognition with local binary patterns, In Proc. of the European Conference on Computer Vision, Graz, Austria.
4. Zhao, W., Chellappa, R., Phillips, P.J. and Rosenfeld, A. (2003). Face recognition: A literature survey, ACM Computing Surveys, 35(4):399-458.
希望这些资料能对您有所帮助。
clear all clc close all TrainDatabasePath = uigetdir('C:\Users\86182\Desktop', 'Select training database path' ); TestDatabasePath = uigetdir('C:\Users\86182\Desktop', 'Select test database path'); prompt = {'Enter test image name (a number between 1 to 24):'}; dlg_title = 'Input of PCA-Based Face Recognition System'; num_lines= 1; def = {'1'}; TestImage = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def); TestImage = strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.bmp'); im = imread(TestImage); T = CreateDatabase(TrainDatabasePath); [m, A, Eigenfaces] = EigenfaceCore(T); OutputName = Recognition(TestImage, m, A, Eigenfaces); SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,'\',OutputName); SelectedImage = imread(SelectedImage); %显示识别结果 imshow(im) title('Test Image'); figure,imshow(SelectedImage); title('Equivalent Image'); str = strcat('Matched image is : ',OutputName); disp(str)帮我编写一个CreateDatabase函数,上述代码用于人脸识别
好的,以下是一个简单的CreateDatabase函数的示例代码:
```matlab
function T = CreateDatabase(path)
% path: 训练集文件夹路径
% T: 保存训练集图像矩阵的cell数组
% 获取指定路径下的所有bmp格式文件
bmpFiles = dir(fullfile(path, '*.bmp'));
nFiles = length(bmpFiles);
% 遍历所有bmp文件,读取图像并保存到cell数组T中
T = cell(nFiles, 1);
for i = 1:nFiles
filename = fullfile(path, bmpFiles(i).name);
im = imread(filename);
T{i} = im;
end
```
CreateDatabase函数的作用是读取训练集文件夹中的所有bmp格式图像文件,并将它们保存到一个cell数组T中。在人脸识别中,这些图像将用于训练特征向量。
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