数据集概述
本数据集围绕基于人脸识别的电动汽车安全系统展开，包含系统实现的源代码和训练所用的人脸数据集。系统分为人脸检测（采用Viola-Jones算法）和人脸识别（结合PCA与SVM）两个模块，使用AT&T数据集训练，最终识别准确率达95%，可用于提升电动汽车的生物识别安全性。
文件详解
- 源代码压缩包
- 文件名称：source code.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含实现电动汽车人脸识别安全系统的源代码，涉及Viola-Jones人脸检测算法、PCA特征提取与SVM分类的代码逻辑。
- 人脸识别数据集
- 文件名称：Face_Recognition_Dataset.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：用于系统训练的人脸数据集，基于AT&T数据集的标准格式构建，包含训练所需的人脸图像数据及相关标注信息。
适用场景
- 电动汽车安全系统开发: 用于基于人脸识别技术的电动汽车身份验证模块的开发与测试。
- 生物识别算法研究: 分析Viola-Jones算法、PCA与SVM结合在人脸识别中的应用效果与性能优化。
- 嵌入式系统应用: 探索Raspberry Pi平台在车载生物识别安全系统中的部署与实现。
- 数据集性能评估: 基于AT&T数据集格式，验证不同训练数据对人脸识别准确率的影响。
