文件名称:face_rec
- 所属分类:
- 图形图像处理(光照,映射..)
- 资源属性:
- 上传时间:
- 2017-07-06
- 文件大小:
- 2.08mb
- 下载次数:
- 0次
- 提 供 者:
- inn***
- 相关连接:
- 无
- 下载说明:
- 别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!
介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用
## 人脸识别GUI设计
这是我在理解PCA算法后,设计`MATLAB GUI`实现人脸识别。
### 使用方法:
1. 运行face.m主脚本
2. 点击`训练机器`选择train文件夹
3. 点击`choose photo`选择test文件夹下的一张图片
4. 最后点击`recognize`即可进行识别
5. 点击`Accuracy`可计算整个test文件夹下所有图识别准确率
###(## face recognition GUI design
This is my understanding of the PCA algorithm, the design of `MATLAB GUI` to achieve face recognition.
### use method:
1. run the face.m master scr ipt
2. click on ` training machine ` select train folder
3. click `choose photo` to select a picture under the test folder
4., click `recognize` to recognize
5. click "`Accuracy`" to calculate all the test folder under the map to identify the accuracy rate
###)
这是我在理解PCA算法后,设计`MATLAB GUI`实现人脸识别。
### 使用方法:
1. 运行face.m主脚本
2. 点击`训练机器`选择train文件夹
3. 点击`choose photo`选择test文件夹下的一张图片
4. 最后点击`recognize`即可进行识别
5. 点击`Accuracy`可计算整个test文件夹下所有图识别准确率
###(## face recognition GUI design
This is my understanding of the PCA algorithm, the design of `MATLAB GUI` to achieve face recognition.
### use method:
1. run the face.m master scr ipt
2. click on ` training machine ` select train folder
3. click `choose photo` to select a picture under the test folder
4., click `recognize` to recognize
5. click "`Accuracy`" to calculate all the test folder under the map to identify the accuracy rate
###)
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
face_rec
face_rec\001
face_rec\001\01.jpg
face_rec\001\02.jpg
face_rec\001\03.jpg
face_rec\001\04.jpg
face_rec\001\05.jpg
face_rec\001\06.jpg
face_rec\001\07.jpg
face_rec\001\08.jpg
face_rec\001\09.jpg
face_rec\001\10.jpg
face_rec\001\11.jpg
face_rec\002
face_rec\002\01.jpg
face_rec\002\02.jpg
face_rec\002\03.jpg
face_rec\002\04.jpg
face_rec\002\05.jpg
face_rec\002\06.jpg
face_rec\002\07.jpg
face_rec\002\08.jpg
face_rec\002\09.jpg
face_rec\002\10.jpg
face_rec\002\11.jpg
face_rec\003
face_rec\003\01.jpg
face_rec\003\02.jpg
face_rec\003\03.jpg
face_rec\003\04.jpg
face_rec\003\05.jpg
face_rec\003\06.jpg
face_rec\003\07.jpg
face_rec\003\08.jpg
face_rec\003\09.jpg
face_rec\003\10.jpg
face_rec\003\11.jpg
face_rec\004
face_rec\004\01.jpg
face_rec\004\02.jpg
face_rec\004\03.jpg
face_rec\004\04.jpg
face_rec\004\05.jpg
face_rec\004\06.jpg
face_rec\004\07.jpg
face_rec\004\08.jpg
face_rec\004\09.jpg
face_rec\004\10.jpg
face_rec\004\11.jpg
face_rec\005
face_rec\005\01.jpg
face_rec\005\02.jpg
face_rec\005\03.jpg
face_rec\005\04.jpg
face_rec\005\05.jpg
face_rec\005\06.jpg
face_rec\005\07.jpg
face_rec\005\08.jpg
face_rec\005\09.jpg
face_rec\005\10.jpg
face_rec\005\11.jpg
face_rec\006
face_rec\006\01.jpg
face_rec\006\02.jpg
face_rec\006\03.jpg
face_rec\006\04.jpg
face_rec\006\05.jpg
face_rec\006\06.jpg
face_rec\006\07.jpg
face_rec\006\08.jpg
face_rec\006\09.jpg
face_rec\006\10.jpg
face_rec\006\11.jpg
face_rec\007
face_rec\007\01.jpg
face_rec\007\02.jpg
face_rec\007\03.jpg
face_rec\007\04.jpg
face_rec\007\05.jpg
face_rec\007\06.jpg
face_rec\007\07.jpg
face_rec\007\08.jpg
face_rec\007\09.jpg
face_rec\007\10.jpg
face_rec\007\11.jpg
face_rec\008
face_rec\008\01.jpg
face_rec\008\02.jpg
face_rec\008\03.jpg
face_rec\008\04.jpg
face_rec\008\05.jpg
face_rec\008\06.jpg
face_rec\008\07.jpg
face_rec\008\08.jpg
face_rec\008\09.jpg
face_rec\008\10.jpg
face_rec\008\11.jpg
face_rec\009
face_rec\009\01.jpg
face_rec\009\02.jpg
face_rec\001
face_rec\001\01.jpg
face_rec\001\02.jpg
face_rec\001\03.jpg
face_rec\001\04.jpg
face_rec\001\05.jpg
face_rec\001\06.jpg
face_rec\001\07.jpg
face_rec\001\08.jpg
face_rec\001\09.jpg
face_rec\001\10.jpg
face_rec\001\11.jpg
face_rec\002
face_rec\002\01.jpg
face_rec\002\02.jpg
face_rec\002\03.jpg
face_rec\002\04.jpg
face_rec\002\05.jpg
face_rec\002\06.jpg
face_rec\002\07.jpg
face_rec\002\08.jpg
face_rec\002\09.jpg
face_rec\002\10.jpg
face_rec\002\11.jpg
face_rec\003
face_rec\003\01.jpg
face_rec\003\02.jpg
face_rec\003\03.jpg
face_rec\003\04.jpg
face_rec\003\05.jpg
face_rec\003\06.jpg
face_rec\003\07.jpg
face_rec\003\08.jpg
face_rec\003\09.jpg
face_rec\003\10.jpg
face_rec\003\11.jpg
face_rec\004
face_rec\004\01.jpg
face_rec\004\02.jpg
face_rec\004\03.jpg
face_rec\004\04.jpg
face_rec\004\05.jpg
face_rec\004\06.jpg
face_rec\004\07.jpg
face_rec\004\08.jpg
face_rec\004\09.jpg
face_rec\004\10.jpg
face_rec\004\11.jpg
face_rec\005
face_rec\005\01.jpg
face_rec\005\02.jpg
face_rec\005\03.jpg
face_rec\005\04.jpg
face_rec\005\05.jpg
face_rec\005\06.jpg
face_rec\005\07.jpg
face_rec\005\08.jpg
face_rec\005\09.jpg
face_rec\005\10.jpg
face_rec\005\11.jpg
face_rec\006
face_rec\006\01.jpg
face_rec\006\02.jpg
face_rec\006\03.jpg
face_rec\006\04.jpg
face_rec\006\05.jpg
face_rec\006\06.jpg
face_rec\006\07.jpg
face_rec\006\08.jpg
face_rec\006\09.jpg
face_rec\006\10.jpg
face_rec\006\11.jpg
face_rec\007
face_rec\007\01.jpg
face_rec\007\02.jpg
face_rec\007\03.jpg
face_rec\007\04.jpg
face_rec\007\05.jpg
face_rec\007\06.jpg
face_rec\007\07.jpg
face_rec\007\08.jpg
face_rec\007\09.jpg
face_rec\007\10.jpg
face_rec\007\11.jpg
face_rec\008
face_rec\008\01.jpg
face_rec\008\02.jpg
face_rec\008\03.jpg
face_rec\008\04.jpg
face_rec\008\05.jpg
face_rec\008\06.jpg
face_rec\008\07.jpg
face_rec\008\08.jpg
face_rec\008\09.jpg
face_rec\008\10.jpg
face_rec\008\11.jpg
face_rec\009
face_rec\009\01.jpg
face_rec\009\02.jpg