这个程序的功能，是使用DBN算法来实现人脸识别，数据库使用ORL数据库，在迭代次数达到3000时，识别准确率98%左右 1-此程序使用的是LBP（Local Binary Pattern）来实现特征的提取 2-此程序还附带了画学习曲线的功能，画正则参数，隐层结点数，训练样本数的学习曲线 3-DBN是有几层RBM构成，该程序实现的是4层网络，输入层-隐层1-隐层2-输出层 4-DBN的训练基本上分为两步，先用RBM的训练方法训练网络得到初始值，来初始化整个网络，然后用BP反向传播算法来微调整个网络 5-神经网络参数的更新，使用matlab提供的fmincg函数，前提是我们要先得到网络的代价函数nnCostFunction 在此感谢改程序作者，改程序很有参考价值，值得深度学习。ps.程序内的一些图片目录小伙伴们请自行修改

该代码是利用PCA（主成分分析法）进行人脸识别，并且融合了GUI，有着很好的学习价值。

这是从网上找到的资源，但是却不能运行，经过修改，加入了些自己的解释，已成功运行，得到结果人脸的识别率高达97.5%。

从网上的得到的资源，因此注释是英文的，不过，里面有我自己附加的代码解说，该matlab代码用的是PCA的方法进行人脸识别，里面举了两个实例来验证该代码，欢迎大家下来学习。

原创，测试识别率0.99，重构图像完全比不上PCA，但能满足分类要求。可下载后直接运行，并保存特征向量数据

使用2D2DPCA对orl库的人脸图像进行向量降维并进行人脸识别，可下载运行

解决人脸识别系统中，人脸图像的尺寸归一化、位置校准、光照补偿、直方图均衡化、特征提取的工作。

基于PCA人脸识别，首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取；根据提取的特征，在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。

基于稀疏表示的人脸识别系统设计 采用sparse 中的L1-norm minimization 基于经典入门论文《face recogniton via sparse representation》 MATLAB程序，完全运行，包含基本GUI设计和完整代码 可以参考说明一步步跑下来，希望能帮助大家

这是关于ICA的人脸识别算法，很好的，已经调试成功了