人眼識別(存儲版)
【正文】 T,2))/9。[V D] = eig(L)。*A(:,i)。 end Sw = Sw + S。196。186。192。182。196。162。 %%%%%%去除0特征根和排序for i = 1 : Class_number 1 V_Fisher(:,i) = J_eig_vec(:,i)。 * ProjectedImages_PCA。 ProjectedTestImage = V_Fisher39。for i=1 : Class_number dist = mean(Euc_dist(((i1)*Class_population+1):(i*Class_population)))。)。 Euc_dist = [Euc_dist temp]。,irow*icol,1)。 * pca_img。J_eig_val = max(J_eig_val)。235。161。201。180。199。199。 %每一類的樣本分別求均值 S = zeros(Class_number, Class_number)。%V_PCA就是降維后的協(xié)方差矩陣ProjectedImages_PCA = []。%%%%%計算特征臉的算法%%%%%%L = A39。 T = [T temp]。,str,39。..39。程序框圖如下圖所示。那么關(guān)鍵就是找到這條直線的方向，找得好，分得好，找不好，就混在一起。 人臉識別 生物特征識別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音（語音）、體形、個人習慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應(yīng)的識別技術(shù)就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網(wǎng)膜識別、語音識別（用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內(nèi)容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術(shù)）、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。廣義的人臉識別實際包括構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預(yù)處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。若把多維特征空間的點投影到一條直線上，就能把特征空間壓縮成一維。(2) 計算樣品類內(nèi)離散度矩陣和總類間離散度矩陣(3) 計算樣品類間離散度矩陣 (4) 求向量我們希望投影后，在一維Y空間各類樣品盡可能地分開，也就是說我們希望兩類樣品均值之差（）越大越好，同時希望各類樣品內(nèi)部盡量密集，即希望類內(nèi)離散度越小越好，因此，我們可以定義Fisher準則函數(shù)：使得取得最大值的為 (5) 將訓(xùn)練集內(nèi)所有樣品進行投影(6) 計算在投影空間上的分割閾值在一維Y空間，各類樣品均值為樣品類內(nèi)離散度矩陣和總類間離散度矩陣【注】【閾值的選取可以由不同的方案：較常見的一種是 另一種是】 (7) 對于給定的X，計算出它在上的投影y (8) 根據(jù)決策規(guī)則分類 2) matlab編程 matlab程序分為三部分。)|strcmp
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1