人脸图像特征提取matlab代码CS676A项目-第1组 Vikas Jain-13788 Shubham Jain-13683 语言： Python和Matlab 随后的论文： Parikh，Devi和Kristen Grauman。 “相对属性”。 计算机视觉（ICCV），2011年IEEE国际会议上。 IEEE，2011年。 伯吉斯，克里斯，等。 “学习使用梯度下降进行排名。” 第22届机器学习国际会议论文集。 ACM，2005年。 约阿希姆斯，索尔斯滕。 “使用点击数据优化搜索引擎。” 第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。 ACM，2002年。 Simonyan，Karen和Andrew Zisserman。 “用于大规模图像识别的非常深的卷积网络。” arXiv预印本arXiv：1409.1556（2014）。 资料集： PubFig数据集“用于面部验证的属性和比喻分类器”，Neeraj Kumar，Alexander C. Berg，Peter N. Belhumeur和Shree K. Nayar，国际计算机视觉会议（ICCV），2009年。 代码

基于机器学习的人脸图像性别识别分类项目源码（机器学习大作业+毕业设计）。 文件说明 GenderRecognition.ipynb - 包含运行结果的交互式Jupyter Notebook run.py - 纯Python代码 save_weights.h5 - 训练2000轮后的权重，可复现最佳预测结果 submission.csv - 输出的预测结果 trial.txt - 使用最佳模型预测训练集，对训练集所做的修改 Jupyter Notebook Preview.html/Jupyter Notebook Preview.pdf - 运行结果，内容同GenderRecognition.ipynb

利用PCA主成分分析，对人脸图像进行降维压缩，之后重构人脸图像。

高精度三维人脸图像数据库

基于人脸图像的心率心率测量系统

该系统为基于matlab的人脸考勤系统。考勤系统的话可以利用指纹，虹膜，声音，人脸等。该系统为利用人脸。提前录制好人脸库。可以利用摄像头进行人脸采集人脸定位识别考勤信息的记录。该系统可以在人际交互界面的基础之上进行拓展。如果您有一定的计算机编程语言基础，会更佳。

人脸图像特征提取matlab代码支持向量机的图像分类 在这里，我训练了支持向量机，线性判别分析和四层前馈神经网络，以对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，从而以62.7％的SVM实现了最高的准确性。 该实验的关键问题是发现用于降低尺寸的PCA和LDA的非传统组合是否优于单独的LDA或PCA。 此外，在有监督类质心初始化的情况下，我测试是否可以使用聚类方法（k均值和GMM）进行分类。 Matlab要求： FDA LDA多类（1.7版） 计算机视觉系统工具箱（8.0版） 神经网络工具箱（11.0版） 统计和机器学习工具箱（版本11.2） 怎么跑 克隆计算机上的存储库，并确保CW2Data.mat与matlab脚本位于同一文件夹中。 按此顺序运行matlab步骤1至8。 介绍 我们提出了CIFAR-10数据集图像的十类监督分类问题。 我们的培训和测试数据分别包含10个类别的1000个样本和100个样本。 图像数据存储在四维矩阵中，其中前两个维表示图像大小（32x32），第三个维是RGB颜色通道，最后一个维索引数据样本。 我们提出的数据挖掘管道首先使用定向梯度直方图（HOG）进

利用Opencv把人脸图像变成灰度图、二值图、素描像， 利用Opencv把人脸图像变成灰度图、二值图、素描像，

人脸图像特征提取matlab代码用于面部识别的不同Gabor滤波器性能测试，版本2012 使用的MATLAB版本：R2009b，R2010a 使用的人脸数据库 FERET-100和1000个科目[fa和fb设置] 印度人脸数据库-40个科目 内部-60门科目 资料夹结构： Craft.io流程 第1步：创建过滤器并保存在“ filters”文件夹中 第2步：使用适当的所选Gabor滤波器对图库/探针图像进行卷积 步骤3：从卷积图像中创建画廊/探针图像的lgbp 第5步：创建lgbp图像的本地直方图序列，并将其存储在“ lh”文件夹中，格式为（图库和探针为.mat） 步骤6：在人脸图像之间执行适当的距离测量（直方图相交/欧式/城市障碍物），最高分是匹配的图像 步骤7：将结果存储在“结果”文件夹中 库功能： 功能名称 描述 LogGaborWavelet 对数Gabor小波函数 create_gcc_filter 创建Gabor Orient = concat，scale = concat过滤器 create_gcs_filter 创建Gabor Orient = concat，scale

本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊，与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大，只有细微的极小局部的差别，而图像修复则是图像中缺失一部分，需要复原成原图，除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之，模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题，核心是图像去模糊。