人脸识别算法的 MATLAB 实现

Matlab环境下的LAD算法被应用于人脸识别领域。

提供了利用PCA进行人脸识别分类的完整Matlab代码，包括测试数据集。所有数据集版权归原作者所有，仅供用户测试使用。

使用Matlab实现ArcFace人脸识别算法，提供训练脚本，适用于Matlab 2020a及以上版本。

这是一个简单的基于网格法的人脸识别算法，使用matlab编写。

使用ORL数据库，结合MATLAB编写的基于PCA的人脸识别算法，提高图像识别精度和效率。

这是一个利用Matlab编写的人脸识别算法源代码，其识别效果表现良好。

本项目提供MATLAB人脸识别的完整源码，涵盖了从人脸检测、特征提取到匹配识别的全过程。主要涉及到以下几个模块： 人脸检测：利用Haar特征分类器检测图像中的人脸。 特征提取：使用LBPH算法（局部二值模式直方图）提取人脸特征。 人脸识别：采用机器学习算法，如SVM（支持向量机）进行识别。 结果展示：识别结果以图像形式展示并输出识别的身份信息。 源码能够帮助用户快速搭建MATLAB环境下的人脸识别系统，并可以在此基础上进行修改与扩展。

PCA 的人脸识别代码，思路清晰，逻辑完整，还蛮适合前端程序员拓宽视野的。PCA 的降维特性让它在人脸识别这块儿表现还挺稳定。核心思路是把一堆人脸图像转成灰度，抽出最有代表性的特征，变成所谓的特征脸。这样一来，识别过程不光快，还省了不少存储空间。人脸图像预这步也挺重要，像灰度化、归一化啥的都要做，做完才能跑出靠谱的协方差矩阵。PCA 里面的重点步骤，比如算协方差矩阵、找特征向量、选取主成分，都能在 MATLAB 里一条条跑通。响应也快，图形展示也方便。项目里提到的特征投影其实就是把人脸拉到一个“压缩维度”的空间中，再通过欧氏距离去比对，看新脸和谁最像。逻辑简单，效果也还不错。推荐你直接看看这些

使用Matlab编写的人脸识别程序，可用于匹配多达十张人脸图像。