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人脸识别中特征提取matlab源码，LDA，-Face Recognition feature extraction Matlab source, LDA.
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线性判别分析（LDA）用于特征选择，可以对数据集或者图像提取有用特征，用于分类或者聚类等机器学习应用中-Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature selection, application in dataset or image feature extraction, for classification or clustering applications in machine learning
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（压缩包里一共有5个代码）
pca+lda+粗糙集+模糊神经网络
saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat
1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat
2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat
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线性差别分析法（LDA）提取人脸图像特征点子程序-Linear differential analysis (LDA) face image feature extraction process ideas
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lda线性特征提取，用于人脸识别，首先进行小波特征提取后用lda提取特征。-lda linear feature extraction for face recognition, first of all, after feature extraction using wavelet feature extraction using lda.
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首先进行小波变换，在此基础上进行pca特征提取，在进行lda特征提取，用于人脸识别-First, wavelet transform, in this based on pca feature extraction, feature extraction during lda for face recognition
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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本文介绍了 DSP6711的硬件特性 分析了人脸检测、 识别的原理及算法的选型 运用基于 DCT变换域的 LDA的特征提取方法 ,实现了人脸的自动识别。在 Yale人脸库上的实验结果表明本算法识别率要比直接用 PCA进行特征提取的方
法要好-This article describes the DSP6711 hardware features analysis of face detection, recognition of the principle and algorithm se
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课程设计源代码，实现功能在文档内有介绍。内含knn、bayes识别及pca、lda进行特征提取多种算法，运行参照readme。-The project source code.The realized function is introduced in the pdf document in the files including knn,bayes classification and pcd,lda feature extraction algorithms.Please read read
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Extracting discriminatory features from images is a crucial task for biometric recognition. For this reason, we have developed a new method for the extraction of features from images that we have called local binary linear discriminant
analysis (LB
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人脸特征提取LDA特征，Jonathan Huang大师编的降维。-Facial feature extraction LDA dimensionality reduction of features, master series.
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Latent Dirichlet Allocation算法的matlab实现，里面包含了特征提取，归一化，LDA等算法-Latent Dirichlet Allocation algorithm matlab realize, which contains the feature extraction, normalization, LDA algorithm
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人脸识别程序，包括PCA，LDA特征提取，内含GUI界面，数据库生产，识别率等-Face recognition program, including PCA, LDA feature extraction, contains GUI interface, database production, recognition rate
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运用fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别。-Use fisher method Lda PCA dimensionality reduction and feature extraction to identify the human ear.
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在LDA算法基础上优化的OLDA算法，用于特征提取、降维等-In LDA algorithm based on the optimization of OLDA algorithm for feature extraction, dimensionality reduction, etc.
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基于KDA的人脸识别首先利用核方法将人脸图像数据集非线性映射到一个高维特征空间中，然后在高维特征空间中利用LDA进行线性特征提取-Face recognition based on first use of nuclear KDA method will face image data set nonlinear mapping to a high dimensional feature space, and then use LDA in high-dimensional feature sp
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