基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展

资 源 简 介

基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征， 它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。

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• 本文研究基于Matlab的数字水印嵌入静止图像的问题,这种嵌入方法便捷、高效,省去了繁琐的程序代码,避免了科研人员在编程...基于小波特征与KPCA的人脸识别方法
• 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展
• 人脸识别主成分分析LDA代码
• 人脸识别程序,用主成分分析编的,希望对大家有用
• 这是基于 PCA（主成分分析法） 算法的人脸模式识别原程序；
• 一种基于改进主成分分析的人脸识别方法
• 基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统 利用2D PCA算法求对训练集向量进行降维的降维矩阵
• 应用PCA（主成分分析）进行人脸识别的matlab程序
• matlab《主成分分析》的源代码,是化学计量学的模式识别的主要程序。
• 详细介绍PCA（主成分分析）