图像降维
-
-
-
-
-
-
-
MATLAB实现的PCA图像特征降维与提取系统
该项目采用MATLAB开发，利用主成分分析（PCA）算法对图像数据进行特征降维与提取。系统支持图像预处理、协方差矩阵计算、主成分特征分析及结果可视化，适用于图像分类和压缩等场景。 -
MATLAB图像特征降维系统：PCA与KPCA算法可视化工具
本MATLAB项目实现PCA与KPCA两种图像特征降维算法，支持高维图像数据的特征提取与二维/三维可视化分析，适用于人脸识别、图像分类等场景的算法对比研究。 -
基于类内类间距离准则与KNN的人脸识别系统
此项目旨在设计并实现一个完整的人脸识别方案，通过集成空间降维技术与非参数化分类方法来提高识别效率。核心实现逻辑首先依赖于特征提取阶段，该阶段遵循类内类间距离准则，通过构建类内散度矩阵和类间散度矩阵，寻找一个最佳投影方向。该准则致力于最大化不同类别之间的离散程度，同时最小化同一类别内部的样本差异，从而在降低数据维度的同时保留最具判别性的核心特征。在分类识别阶段，系统采用K-最近邻（KNN）分类器对降维后的特征向量进行判别。通过设定合适的K值，计算待识别样本在特征空间中与训练库样本点的距离，并根据邻域内样本的 -
PCA人脸识别特征提取系统
本项目通过MATLAB实现了经典的主成分分析（PCA）算法，专门用于人脸图像的特征降维与关键属性提取，是构建高效人脸识别系统的核心模块。其实现过程涵盖了完整的图像向量化处理流程：首先系统读取原始图像数据库，对图像进行灰度化与标准化预处理，并将每一张二维图像展开为高维的一维列向量。接着，程序计算所有样本的平均脸向量，通过去均值化操作实现数据的中心化。在核心算法部分，系统利用奇异值分解（SVD）或针对高维小样本优化的协方差矩阵特征分解技术，计算出能够代表原始图像数据最大方差方向的特征向量，这些向量在视觉上呈现
