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1. 经典数字图像处理案例有哪些?
2. matlab人脸识别系统pca 算法
3. 要叫作业了,急死了 MATLAB人脸识别的PCA 算法程序~~
4. matlab人脸识别简单程序解读

1、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。

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。

因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

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。

2、matlab人脸识别系统pca 算法

本次使用的是PCA（主成分分析法）其原理是：利用K-L变换抽取人脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到一组投影系数，通过与各个人脸图像比较进行识别。

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。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。

步骤五：识别人脸。OK，终于到这步了，别绕晕啦，上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。

基于LBP的人脸识别算法以及基于LBP和PCA的人脸识别算法，其中包括算法的基本思想，实现的具体步骤，识别的准确率以及存在的问题，使用了MATLAB软件对lbp和pca算法进行了仿真，取得了良好的实验效果。

目前网络上关于PCA的人脸识别大都是没有调用MATLAB自带的PCA接口来实现的，其实MATLAB已经实现了主成分分析的功能。 附件为使用MATLAB自带的PCA函数进行人脸识别的DEMO（包括人脸库）。

3、要叫作业了,急死了 MATLAB人脸识别的PCA 算法程序~~

步骤五：识别人脸。OK，终于到这步了，别绕晕啦，上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。

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。

4、matlab人脸识别简单程序解读

将YALE图像库中每个人除了第一幅图像以外的其余图像存到了C矩阵中，对C矩阵做变换，然后识别。

常用在人脸识别系统中的灰度变换方法主要有基于图像统计特征的直方图均衡化、直方图规定化和灰度均值方差标准化三种方法。直方图均衡化和直方图规定化的灰度变换原理和实现方法可由matlab仿真来实现。

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。

到此，以上就是小编对于matlab人脸识别开题的问题就介绍到这了，希望介绍关于matlab人脸识别开题的4点解答对大家有用。