✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
⛄ 内容介绍
人脸识别是模式识别和机器视觉领域非常重要的一个课题,具有重要的理论价值和广泛的应用场景.采用人脸识别演绎模式识别和机器视觉中一些重要的概念和算法,能够使学生理论联系实际,培养利用理论知识解决实际工程问题的能力.利用Matlab GUI组件,设计实现了能够与用户交互人脸识别教学平台,其中包括图像读写,预处理,特征提取和特征匹配等模块,较好的展示了人脸识别的主要步骤,使学生直观的掌握人脸识别的相关概念,理论和算法.
⛄ 部分代码
function [m, A, Eigenfaces,D] = EigenfaceCore(T)
%%%求样本的平均向量
m = mean(T,2); % Computing the average face image m = (1/P)*sum(Tj's) (j = 1 : P)
Train_Number = size(T,2);
%%%%计算每个样本与平均向量的差向量
A = [];
for i = 1 : Train_Number
temp = double(T(:,i)) - m; %计算每个样本的减去平均人脸
A = [A temp]; % 合成一个N*N矩阵
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 求解特征值和特征向量
L = A'*A; %.计算协方差矩阵
[V D] = eig(L); %.求特征向量和特征
% 选取特征向量
L_eig_vec = [];
for i = 1 : size(V,2)
if( D(i,i)>1 )
L_eig_vec = [L_eig_vec V(:,i)];
end
end
% 降维
Eigenfaces = A * L_eig_vec; % 特征脸获取
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 陈熙. 基于MatlabGUI的人脸识别教学平台设计[J]. 甘肃科技, 2018, 34(10):3.
[2] 刘向东. 基于PCA算法人脸识别的MATLAB实现[J]. 电脑知识与技术：学术版, 2016(4X):2.
[3] 戴志远, 闫克丁, 杨树蔚,等. 基于模板匹配的人脸识别跟踪方法研究[J]. 上海电力大学学报, 2021, 37(1):7.
[4] 高文, 张文超, 山世光,等. 一种基于模板匹配的人脸识别方法:, CN1790374A[P]. 2006.
