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PCA_ORL
- Matlab环境下，实现用PCA方法提取EigenFace,之后通过SVM方法对人脸图像进行分类识别。-Face recognition via PCA and SVM method
svm
- svm用于人脸识别，效果还行！matlab，可以学习！-face recognize based on svm，its nice to learn！
KPCA
- 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验. -Or Yale in the ORL face database, complete the standard pattern recognition tasks. With the PCA and kernel-based PCA (KPCA) method to complete the reconstruction of face image and reco
CODE
- 1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码 4 虹膜识别程序
fdSVM
- 基于SVM的人脸识别系统，matlab实现，google code 最新代码。-face recgonition based on SVM,impleted on Matlab .The code is downloaded from google this days.
chapter13
- matlab实现PCA和SVM人脸识别 主成分分析 和 支持向量机-the matlab realize PCA and SVM face recognition
fdtool
- 利用局部二位模式和haar特征进行人脸或目标识别。-This toolbox provides some tools for objects/faces detection using Local Binary Patterns (and some variants) and Haar features. Object/face detection is performed by evaluating trained models over multi-scan windows with
face
- Matlab PCA+SVM人脸识别,通过PCA和SVM算法达到人脸识别的功能。-Matlab PCA+SVM，To identify people s face.
svm
- 利用matlab实现svm函数包的调用，在人脸数据库yale上进行人脸识别-using matlab to apply function svm to achive scan face on the data of yale
All-Files
- 用MATLAB实现基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的人脸识别系统，打开运行FR_GUI函数即可，我放在E盘中的，注意一下路径，当前识别率一般，也欢迎交流指正1127851044@qq.com，谢谢。-Using MATLAB analysis (PCA) based on principal component analysis and support vector machine (SVM) face recognition system to open the run FR_G
FacialExpressionClassification
- 1. 使用matlab自带的人脸识别工具（Viola-Jones算法）找出人脸的位置，并裁剪出人脸区域。 2. 使用Gabor滤波器识别出人脸的局部特征及纹理。 3. 训练一个SVM进行表情分类。 4. 交叉验证得到表情分类正确率为83.3 。 操作说明和系统描述请见ReadMe.-1. Using matlab with face detection tool (Viola-Jones algorithm) to find the location of a human
基于主分量的人脸重构
- 本实验是基于主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，采用SVM分类器在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真。
基于PCA和SVM的人脸识别系统
- 先通过图像处理提取人脸的各个特征，然后对人脸通过PCA进行降维，然后通过SVM进行人脸识别(Firstly, the features of human face are extracted by image processing, then the dimension of human face is reduced by PCA, and then the face is recognized by SVM)