【文件属性】：
文件名称：减去图像均值matlab代码-Face-recognition-pca-technique:人脸识别-pca-技术
文件大小：11.87MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-03 21:00:13
系统开源
热图像均值matlab代码人脸识别-pca-技术
这是我使用优化的经典统计技术主成分分析进行人脸识别的“代码之夏”项目。
项目检查点：-
开发了一个测试模型来在鸢尾花数据集上实现分类和分离任务
使用主成分分析等统计工具实现降维
使用MATLAB设计了一个功能齐全的人脸识别模型，准确率达到97%
使用
Keras
库将复杂的神经网络与模型集成，并在耶鲁人脸数据库上进行训练
算法的机制：-
RGB
色带图像被转换为灰度，这可能会增加检测过程的计算时间，数据集中的图像实例被展平以创建一个图像向量空间，每行对应每个图像实例。
通过从每个实例中减去所有图像的平均值来对数据进行归一化，以获得增强的特征空间。
计算图像向量空间的协方差矩阵，然后用于计算特征向量，特征向量是特征方差最大的正交向量。
我们从
N
个图像的数据集中获得与每个图像实例对应的
N
个特征向量，然后我们根据特征值对特征向量进行排序，挑选
m
个最高特征值的前特征向量。
超参数“m”考虑了计算时间和更好的准确性之间的权衡。
里程碑：-
在我熟悉
PCA
概念的虹膜数据集代码中，我计算了均方距离并将其分配给具有最小均方距离的类别
【文件预览】：
Face-recognition-pca-technique-master
----yale_extended.m(2KB)
----points2D_Set1.mat(7KB)
----numberlist.mat(11.84MB)
----iris.m(2KB)
----iris_classes_plot.fig(41KB)
----README.md(2KB)
----handwritten_digits.m(1KB)
----yale_extended_NeuralNet.m(2KB)
----points2D_Set2.mat(18KB)
----simpleNN-20200916T162103Z-001.zip(13KB)
----iris.data(4KB)