人眼識(shí)別(更新版)
【正文】 : Train_Number q = ProjectedImages_Fisher(:,i)。 [irow icol] = size(temp)。 * ProjectedImages_PCA(:,i)。163。218。238。192。161。234。210。Sb = zeros( Class_number, Class_number)。for i = 1 : Class_number L_eig_vec = [L_eig_vec V(:,i)/sqrt(dig(i))]。%176。 temp = reshape(img39。%把文件索引轉(zhuǎn)換為字符串格式 str = strcat(39。.39。1) 一維實(shí)現(xiàn)方法(1) 計(jì)算給類樣品均值向量，是各個(gè)類的均值，是類的樣品個(gè)數(shù)。線性分類器有：感知器算法、增量校正算法、LMSE分類算法、Fisher分類?！緦?shí)驗(yàn)步驟】一、系統(tǒng)需求分析目的與背景當(dāng)前社會(huì)上頻繁出現(xiàn)的入室偷盜、搶劫、傷人等案件的不斷發(fā)生，鑒于此種原因，防盜門開始走進(jìn)千家萬(wàn)戶，給家庭帶來安寧；然而，隨著社會(huì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，生活節(jié)奏的加速，消費(fèi)水平的提高，人們對(duì)于家居的期望也越來越高，對(duì)便捷的要求也越來越迫切，基于傳統(tǒng)的純粹機(jī)械設(shè)計(jì)的防盜門，除了堅(jiān)固耐用外，很難快速滿足這些新興的需求：便捷，開門記錄等功能。人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。因此fisher方法目標(biāo)就是找到這個(gè)最好的直線方向以及如何實(shí)現(xiàn)向最好方向投影的變換。mainCreatDataBaseFisherfaceCoreRecognition這個(gè)函數(shù)將所有訓(xùn)練樣本的二維圖像轉(zhuǎn)換成一維列向量。)|strcmp(TrainFiles(i).name,39。.pgm39。endT = double(T)。 * A。for i = 1 : P temp = V_PCA39。 for j = ((i1) * Class_population + 1) : ( i*Class_population ) S = S + ( ProjectedImages_PCA(:,j) m(:,i)) * (ProjectedImages_PCA(:,j) m(:,i))39。181。163。243。162。181。201。 J_eig_vec = fliplr(J_eig_vec)。%ProjectedImages_Fisher = V_Fisher39。Difference = double(InImage)m_database。end Euc_dist2 = []。內(nèi)容總結(jié)
（1）開放性實(shí)驗(yàn)報(bào)告
《基于集成學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法》
小組成員：
姓名 張宏胤
學(xué)號(hào) 1140299229
指導(dǎo)老師： 彭艷斌
2016 年 12 月
【實(shí)驗(yàn)名稱】基于集成學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法
【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?
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