基於人臉年識別算法PCA的另一個matlab工程 媽媽再也不用擔心我的人臉識別算法, 但是怎么移植到嵌入式系統上, 要用C重構的話, 我選擇死亡。 main.m clear all clc close all database=[pwd '\ORL'];%使用的人臉庫 ...
function V,S,E princa X m,n size X 計算矩陣的行m和列n 第一步:標准化矩陣 mv mean X 計算各變量的均值 st std X 計算各變量的標准差 X X repmat mv,m, . repmat st,m, 標准化矩陣X 第二步:計算相關系數矩陣 R X X m 方法一:協方差矩陣計算公式 R cov X 方法二:協方差矩陣計算函數 R corrcoe ...
2014-10-12 17:49 0 18010 推薦指數:
基於人臉年識別算法PCA的另一個matlab工程 媽媽再也不用擔心我的人臉識別算法, 但是怎么移植到嵌入式系統上, 要用C重構的話, 我選擇死亡。 main.m clear all clc close all database=[pwd '\ORL'];%使用的人臉庫 ...
基於PCA人臉識別算法的Matlab實現 最近在做人臉識別的項目,一直用別的接口也不是辦法,找點論文 'Eigenface' Face Recognition SystemWritten by: Amir Hossein Omidvarnia This package ...
PCA(主成分分析)算法,主要用於數據降維,保留了數據集中對方差貢獻最大的若干個特征來達到簡化數據集的目的。 實現數據降維的步驟: 1、將原始數據中的每一個樣本用向量表示,把所有樣本組合起來構成一個矩陣,通常需對樣本矩陣進行處理,得到中性化樣本矩陣 2、求樣本矩陣的協方差矩陣 3、求協方差 ...
前言 在前面的博文PCA算法學習_1(OpenCV中PCA實現人臉降維)中已經初步介紹了PCA算法的大概流程及在人臉降維上面的應用。本文就進一步介紹下其理論基礎和matlab的實現(也是網上學者的代碼)。 開發環境:Matlab2012a 基礎 假設X是一個 ...
前言: PCA是大家經常用來減少數據集的維數,同時保留數據集中對方差貢獻最大的特征來達到簡化數據集的目的。本文通過使用PCA來提取人臉中的特征臉這個例子,來熟悉下在oepncv中怎樣使用PCA這個類。 開發環境 ...
主成分分析經常被用做模型分類時特征的降維,本篇首先介紹PCA的步驟,並根據步驟撰寫對應的MATLAB代碼,最后指明使用PCA的步驟。 我們在做分類時,希望提取的特征能夠最大化將數據分開,如果數據很緊密,模型就比較難將其分開,如果數據比較離散,那么就比較容易分開,換句話說,數據越離散,越容易分開 ...
有冗余。從所有的特征中找出有意義的特征的過程就是降維,而PCA是降維的兩個主要方法之一(另一個是LDA ...
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