face_recognition

图像识别的项目其实挺常见的，不过这个用起来还蛮顺手的，尤其是人脸识别这一块，简单几行代码就能跑起来。用的是 Python 的 face_recognition 库，封装得比较好，API 设计得也清晰，不折腾。你只需要加载张图片，它就能识别人脸和五官位置，适合新手入门，也能应对一些实际场景。

人脸识别的 PCA+神经网络组合方案，确实挺实用的，尤其是你想搞点高效又好理解的方案的时候。在这个项目里，先用PCA降维，把人脸图像精简成几个关键特征，再丢给神经网络做识别，思路清晰，效果也挺稳。训练流程就按标准神经网络那一套来，前向传播、反向传播，权重迭代优化，熟悉的话快就能上手。输入的特征向量是 PCA 后的结果，噪声少、计算快，识别起来也更准。MATLAB用得也挺巧，princomp搞 PCA，feedforwardnet建模型，train训练模型，sim预测。整体下来，结构清晰、代码量适中，适合拿来改着用或者当入门教材。压缩包Onlyface.zip里资源还蛮全，代码+示例+文档一应俱

该人脸识别小系统基于Fisher判别原理，采用MATLAB编写，具备友好的GUI接口。

标题: Face Recognition with Matlab GUI: Template Matching Method内容:CSDN佛怒唐莲上传的视频包含完整代码，经过亲测可用，适合小白使用。1. 代码压缩包内容:- 主函数：main.m- 调用函数：其他m文件- 无需运行结果效果图2. 代码运行版本: Matlab 2019b- 若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主3. 运行操作步骤:- 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中- 步骤二：双击打开main.m文件- 步骤三：点击运行，等待程序运行完得到结果4. 仿真咨询: 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名

Fingerprint Recognition Source Code - MATLAB Version This source code implements fingerprint recognition using MATLAB. The code includes several stages such as image preprocessing, feature extraction, and matching. The provided fingerprint images are used as input for the system. Main Features: Ima

根据提供的文件信息，这份文档总结了《Pattern Recognition and Machine Learning》一书中的关键概念和解题示例，主要帮助教学导师理解并教学相关知识点。以下为部分重点内容： 1. 核心知识点概述 概率分布：第一章涵盖概率论基础，包括随机变量、联合分布和条件分布等，为模式识别提供概率框架。 线性回归模型：第三章详细讨论线性回归及其推导，通过最小二乘法解析其参数估计。 线性分类模型：第四章介绍了线性模型在分类任务中的应用，如逻辑回归。 神经网络：第五章深入探讨多层感知机模型，包含其结构、训练方法及实际应用。 核方法：第六章详细介绍核函数及其在非线性可分数据中的

《模式识别入门》是一本原版书，内容相当有用，包含相关的MATLAB代码，适合作为美国高校**教材。

本项目通过侧脸图像合成一张虚拟正面人脸，实现方法参考了Chai等人的研究，具体为《Locally linear regression for pose-invariant face recognition》。该方法利用局部线性回归进行面部识别，以达到在不同姿态下的有效合成。

KNN基于MATLAB的惯性手势识别介绍 手机在我们的日常生活中起着重要的作用。开发了一种基于手机传感器的手势识别基准。内置的手机微型陀螺仪和加速度计可以有效地测量沿x，y和z轴的加速度和角速度，并将其用作输入数据。我们计算输入数据的能量以减少手机姿势变化的影响。 收集了一个大型数据库，其中包含8个手势的1,000多个样本。隐马尔可夫模型（HMM）、K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）在基准测试中进行了测试。实验结果表明，所采用的方法可以有效地识别手势。 为了促进对此主题的研究，向公众提供了源代码和数据库。指示在MATLAB中运行“ HMM.m”脚本。在MATLAB中运行“ SVM.m”脚

本程序可以进行人脸检测，并且用矩形框出人脸位置。适合初学者使用，是个比较好的工具。