基于PCA的人脸识别研究.rar

结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法（PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA），得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用RHG+PCA+LDA方法预处理后，使用PCA-LDA算法进行性别鉴别可以得到理想的效果。

Java语言+openCV实现的人脸识别，JavaFX实现的拍照程序，有界面

基于PCA的人脸特征提取！利用PCA技术在降维的同时在一定程度上支除特征各维之间的相关性！

该压缩包的代码是用matlab语言编写的指纹识别代码，利用的原理是PCA,使用的是公开指纹数据集，一共400多张。

【人脸识别】基于PCA+SVM人脸识别（准确率）matlab源码含GUI.md

回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,运用改进的果蝇优化算法(FOA)对传统GRNN模型进行优化,应用主成分分析法(PCA)对样本数据进行降维简化处理,以减少次要因素对预测结果的干扰。选取晓明矿数据对模型进行验证,预测效果良好,其平均绝对误差为3.98%,低于传统GRNN模型的7.06%。

【项目实战】使用opencv基于PCA降维算法的人脸识别项目教程，非常适合练手的小项目 1、资料及源码 2、所需模板图片 3、B站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ka4y1i7mS/

本代码是用Matlab语言写的指纹识别程序，带GUI界面，采用的识别原理是PCA，数据集是包括480张指纹数据，每根手指6张训练图片，2张测试图片。

上一次上传的版本，很多下载者反应说有问题，什么xml不存在等（其实上次我只是上传了pca训练后的model，如果选择pca检测的话应该不会出现这个问题）。最近比较忙，csdn上又不能直接回复评价(难道是我没有找到么？)， 简单的问程序加个界面，使用的是visual studio 2010(MFC). 自己测试了，没有出现问题。 该代码仅供参考。如果有问题也希望大家自己动动手多调试下。 （ref.to last version:这是本人本科做的毕业设计，根据opencv里面人体检测的HOG代码改写，加上了完整的注释（opencv里面是没有任何注释的），并且增加了样本的训练（代码中只提供了PCA50-HOG的检测算子，如有其它需要可以自行训练），线性检测时使用线性SVM优化，高斯检测时使用PCA的降维。同时对候选区域整合代码做了简化处理。最后感谢网上的各位好心人提供的各类资源，在毕业设计过程中给予了我很大帮助。鉴于网上仍然还有若干未解决的问题，今天把我所做的也分享给大家，希望能给还在探索ing的朋友一些启发。如果有任何问题请留言或者email。）