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Matlab实现的人脸识别系统基于eigenface算法,这是一种经典的特征脸方法。程序首先需要加载AT&T人脸数据库,这个数据库包含多个人在不同条件下的面部图像,是训练和测试模型的常用数据集。
系统工作原理是通过主成分分析(PCA)提取人脸图像的关键特征,生成eigenface。训练阶段,算法会计算训练集中所有人脸图像的平均脸,并基于协方差矩阵找出最能代表人脸变化的特征向量。识别阶段,将测试图像投影到特征空间,通过比较与训练图像的特征距离来判断身份。
使用前需要注意正确配置数据库路径,并理解代码中的预处理步骤(如图像归一化)。程序可能包含数据分割、特征降维和分类器比较等模块,适合学习基础模式识别流程。对于实际应用,可能需要调整PCA保留的维度数或尝试其他分类算法以提高准确率。