关于人脸识别算法matlab代码的信息

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本文目录一览：

• 1、求MATLAB大神翻译一下这个人脸识别程序,以及大段落分别要要实现什么功...
• 2、人脸识别的识别率低是为什么,要怎么写代码
• 3、经典数字图像处理案例有哪些?
• 4、matlab中人脸识别代码的一些问题

求MATLAB大神翻译一下这个人脸识别程序,以及大段落分别要要实现什么功...

1、边缘值为零才能更好的识别人脸的轮廓 2识别原理很简单，就是你事先照完相，你的相片已经储存在里面了，你的脸经过和相片对比，然后系统就做出识别，对比脸部特征一样就合格了！程序就批准，你的识别确认就成功了。

2、最近正在做人脸识别方面的毕设，其中用到了一种方法LDA，在网上找了好久也没找到合适的。我想要的是matlab里面的程序，最好是m文件，直接可以运行算出LDA方法的识别率。

3、人脸识别、语音识别、手写体识别，等等）的源代码，都是经过很多人通过长时间的艰苦努力研发出来的。任何人都不会随便轻易拿出来给别人使用的。即使人家要拿出来，也只是提供该应用软件的可执行代码，而不可能是程序源代码。

4、subplot（2，1，1） %把当前窗口分为两部分。在第一部分画图。plot（w/pi，abs（Xz） %画图。axis（[0 1 0 1]） %指定坐标轴范围。grid %打开网格。xlabel（\ omega/ \pi） %设定x轴说明。

5、MATLAB程序是基于欧式距离的人脸识别程序可以的，没有问题。

6、如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

人脸识别的识别率低是为什么,要怎么写代码

1、人脸识别总是不成功的原因是：光线条件、遮挡物、角度问题、姿态变化、质量问题。光线条件 当环境光线不足或者过强时，人脸识别设备的成像质量就会下降，导致识别失败的概率大大增加。

2、人脸识别门禁通过率低的原因，一个是光照变化是影响人脸识别性能，环境的光线没调好是容易导致通过率低的。再一个识别效果与所使用的摄像头也有关系。还有就是摄像头的安装位置同样将会对识别效果产生影响。

3、人脸识别一直失败应该有三种原因：光线太暗或太亮。网络状况不良。录入时的图像与现在差异过大。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

4、微众银行的人脸识别率不成熟，备用人脸型号鉴别不足，导致新脸型不被电脑录入编排。遇到这种问题，只能强行到银行内部叫工作人员帮忙录入新脸型。才能完全解决该问题。

5、这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。

经典数字图像处理案例有哪些?

对输入人脸图像进行边缘检测是很多人脸识别系统在人脸粗定位及人脸主要器官眼睛、鼻子、嘴巴定位时采用的预处理方法。边缘检测的方法有很多主要有微分算子法、Sobel算子法、拉普拉斯算子法、canny算子法等。

共11章，分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。

航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。

你的问题范围很广，粗略的讲，数字图像处理的应用可以分为两大类：基础处理：通过各类算法来加强图片的各项属性，比如对比度，降噪等等。典型的应用包括比如Photoshop此类软件，或者各类摄像设备在输出图像前的预处理等等。

* 数字图像的特点： 图像中信息量大 图像处理数据量大 处理过程重复运算量大 处理技术综合性强* 人类视觉构造： * 锥状细胞： 感受光、色。对颜色敏感。 * 杆状细胞： 只感受光，不能感受颜色。

图像增强（image enhancement）：图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

matlab中人脸识别代码的一些问题

运行这段程序要先输入一个图像文件，图像中要有人脸。显示问题是未能检出人脸，说明你所用的图像文件可能不包含人脸。

这段MATLAB代码似乎是用来在摄像头中实时检测人脸的。让我来帮你解释一下各个部分的作用：clc：清除命令行上的所有输出。clear all：删除所有变量。close all：关闭所有图窗。web = webcam（）：创建一个webcam对象。

识别静态的整个人体较难；即使识别出来结果也不可靠，所以现在主要以手势/人脸识别为主；这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。

例如，如果模型在识别某些类别的图像时表现较差，可以假设这可能是因为这些类别的图像与其他类别的图像很相似，或者因为这些类别的图像数量较少，导致模型在训练过程中没有得到足够的数据。

图像处理的Matlab实现 人脸识别是图像识别的一个重要分支，其基本结构如图所示。为了保证人脸的位置一致性，在一定程度上克服了背景、头发等冗余信息的干扰，首先要对人脸库中的图像进行一些预处理操作。

边缘值为零才能更好的识别人脸的轮廓 2识别原理很简单，就是你事先照完相，你的相片已经储存在里面了，你的脸经过和相片对比，然后系统就做出识别，对比脸部特征一样就合格了！程序就批准，你的识别确认就成功了。

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