基于人脸年识别算法PCA的另一个matlab工程 妈妈再也不用担心我的人脸识别算法, 但是怎么移植到嵌入式系统上, 要用C重构的话, 我选择死亡。 main.m clear all clc close all database=[pwd '\ORL'];%使用的人脸库 ...
function V,S,E princa X m,n size X 计算矩阵的行m和列n 第一步:标准化矩阵 mv mean X 计算各变量的均值 st std X 计算各变量的标准差 X X repmat mv,m, . repmat st,m, 标准化矩阵X 第二步:计算相关系数矩阵 R X X m 方法一:协方差矩阵计算公式 R cov X 方法二:协方差矩阵计算函数 R corrcoe ...
2014-10-12 17:49 0 18010 推荐指数:
基于人脸年识别算法PCA的另一个matlab工程 妈妈再也不用担心我的人脸识别算法, 但是怎么移植到嵌入式系统上, 要用C重构的话, 我选择死亡。 main.m clear all clc close all database=[pwd '\ORL'];%使用的人脸库 ...
基于PCA人脸识别算法的Matlab实现 最近在做人脸识别的项目,一直用别的接口也不是办法,找点论文 'Eigenface' Face Recognition SystemWritten by: Amir Hossein Omidvarnia This package ...
PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤: 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2、求样本矩阵的协方差矩阵 3、求协方差 ...
前言 在前面的博文PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)中已经初步介绍了PCA算法的大概流程及在人脸降维上面的应用。本文就进一步介绍下其理论基础和matlab的实现(也是网上学者的代码)。 开发环境:Matlab2012a 基础 假设X是一个 ...
前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的。本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类。 开发环境 ...
主成分分析经常被用做模型分类时特征的降维,本篇首先介绍PCA的步骤,并根据步骤撰写对应的MATLAB代码,最后指明使用PCA的步骤。 我们在做分类时,希望提取的特征能够最大化将数据分开,如果数据很紧密,模型就比较难将其分开,如果数据比较离散,那么就比较容易分开,换句话说,数据越离散,越容易分开 ...
有冗余。从所有的特征中找出有意义的特征的过程就是降维,而PCA是降维的两个主要方法之一(另一个是LDA ...
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