PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种广泛应用于数据降维的技术，尤其在机器学习和计算机视觉领域中。在本项目中，我们将探讨如何利用PCA和MATLAB来实现一个实时的人脸识别系统，该系统将通过网络摄像头捕获图像，并进行人脸识别。 PCA的主要目标是将高维数据转换为一组线性不相关的低维向量，这些向量被称为主成分。在人脸识别中，这可以用来减少面部特征的复杂性，同时尽可能保留原始信息。PCA通过对数据进行正交变换来实现这一点，使得数据的新坐标系是按照方差大小排列的，从而达到降维的效果。 在MATLAB中，我们可以使用` princomp `函数来执行PCA。这个函数接受一个数据矩阵作为输入，返回一组主成分和相应的方差。对于人脸识别，我们通常会先对人脸图像进行预处理，如灰度化、归一化，然后将它们构建成一个矩阵，每个图像对应矩阵的一行。 在实时人脸识别中，网络摄像头捕获的每一帧图像都会被送入系统。MATLAB提供了` videoinput `函数来捕获视频流，我们可以设置帧率和分辨率以适应我们的应用需求。一旦图像被捕获，就需要进行人脸检测，常用的算法有Haar级联分类器或Dlib库的HOG特征。 人脸检测后的结果会被裁剪成单个人脸图像，然后应用PCA进行特征提取。在这个阶段，我们通常会保留前几个具有最大方差的主成分，因为它们包含了大部分的信息。这些特征向量可以用于构建一个特征空间，在这个空间中，相似的人脸将更接近。 接下来，我们需要一个训练集来建立识别模型。这个训练集包含已知个体的人脸图像，经过PCA处理后得到的特征向量可以用来构建识别模型，比如使用k-最近邻（k-NN）或者支持向量机（SVM）算法。 在实时识别过程中，新捕获的图像会经过相同的PCA处理，然后在特征空间中与训练集中个体的特征向量进行比较，找出最匹配的个体，从而实现人脸识别。 压缩包中的` Main.zip `可能包含了MATLAB代码示例，包括数据预处理、PCA实现、人脸检测、特征提取、模型训练以及实时识别的完整流程。解压并运行这些代码可以帮助理解PCA在实际项目中的应用，同时也提供了动手实践的机会。 总结来说，本项目展示了如何结合PCA和MATLAB实现一个实时人脸识别系统，通过网络摄像头捕获图像，利用PCA进行特征降维，再结合合适的识别算法进行身份验证。这个过程涵盖了图像处理、机器学习以及计算机视觉等多个领域的知识点，对于理解PCA在实际应用中的作用以及提升MATLAB编程技能都有极大的帮助。

该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。

可直接用于人脸识别技术的图像集-人脸数据集，数据集里有 40 个人，每个都有 10 张照片，分别存储在 40 个文件夹里，s1-s40，每个文件夹下面都有 10 张 .pgm 照片，每张照片的尺寸 112*92（长 * 宽）。

这个包的目的是实现基于 PCA 的人脸识别（Eigenfaces 技术）。 使用的人脸数据集是 ORL AT&T 剑桥实验室 ( www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive:pub/data/att_faces.zip )。 此数据集以 mat 格式 (ORL_FaceDataSet) 附在此处。 在这方面，该软件包可作为学生和研究的实践指南，脚本中提供了许多详细信息。

100%可用的人脸识别matlab代码，采用PCA与LDA方法提取特征识别。

基于PCA和SVM的实时人脸识别： faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸，每人采取10张，统一格式大小，放入人脸数据库中； ReadFace:读入训练的人脸数据； fastPCA:PCA降维； scaling:训练数据归一化； train:使用SVM支持向量机训练模型； imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示

前几天上数字图像处理的时候学习了PCA人脸识别,趁热打铁，做一些学习记录。PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。在人脸识别上面，用PCA的主要目的就是把原来维度很高的图像，提取图像的主要成分（用于识别的特征），去掉不重要的成分，使得可以用比较少的维度来表示图像，以方便进行图形识别。

基于matlab的人脸考勤系统。也叫做人脸签到打卡系统。输入全身照/上半身图片，人脸扫描，定位，剪切人脸，预处理（增强，灰度化，尺度归一化等），特征提取，降维，人脸识别结果，记录打卡次数，考勤时间，带界面。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

【图像识别】基于主成分分析PCA实现视频人脸识别matlab源码.md