搜索资源列表
2dpca
- 基于二维PCA对人脸进行识别，对图像有很好的降维作用，且识别率比pca好-PCA based on two-dimensional human face recognition, the image is very good landing peacekeeping role, and the recognition rate better than pca
face_detection_survey
- 详细介绍人脸检测的技术，如pca,2dpca.
2DPCA
- 二维PCA-人脸识别--源程序.m个人认为比较好的,毕业设计用到啊
2DPCA
- 2DPCA新的降维方法,是PCA的改进,新,很值得一看!
PCA和2DPCA
- 基于PCA和2DPCA算法的人脸图像压缩与重建
TwoDPCADemo
- 二维主成分分析(2DPCA)的C++实现，可以用于实际工作和学习中-Two-dimensional PCA (2DPCA) of the C++ implementation can be used for practical work and learning
2dpca
- 利用2dPCA算法实现的人脸识别程序，值得一看，效果比较好 -2dPCA algorithm using face recognition program, worth a visit, the effect is better
homework
- 使用基于PCA+KNN算法实现的人脸识别，本算法的优点在于使用的是基于2DPCA的方法，计算时间更短，效率更高。-PCA+ KNN-based face recognition algorithm, the advantage of this algorithm is based on the use of 2DPCA method in calculating the time is even shorter, more efficient.
61EDA_C1600
- 人脸识别，基于2D的PCA结合2D的DCT分块-face recognition ,based 2DPCA and 2DDCT
PCA(matlab)
- 二维PCA人脸识别源程序(matlab)-2DPCA
BasedonprincipalcomponentanalysisoftheFaceRecognit
- 在特征提取阶段，研究了PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA, DiagPCA, DiagPCA-F-2DPCA等多 种方法。不同于基于图象向量的PCA特征提取，由于2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和 DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵，计算量小，所以特征的提取速度明 显高于PCA方法。-In the feature extraction stage, the study of the PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA,
2Dpca
- 这是一个非常经典的特征提取算法，matlab写的2DPCA源码-This is a very classical feature extraction algorithm 2DPCA, matlab source code
2DPCA
- 2DPCA新的降维方法,是PCA的改进,新,很值得一看 -2DPCA a new dimension reduction method is PCA improvements, the new, it is worth a visit
FaceRec_part1
- 本人收集的人脸识别最新资料，从08年到09年，包含各种人脸识别的优秀算法，PCA,HMM,2DPCA,KDDA,一共20个文件，需要安装CAJ阅读器阅读，是不可多的学习和研究的参考资料（不是源码，算法详细）-I gather the latest information for face recognition, from 2008 to 2009, contains an excellent variety of face recognition algorithms, PCA, HMM, 2
2(2dpca)
- 两维pca变换，把图像进行二维的主成分分析得到降维向量，然后用此向量进行分类-2Dpca transfrom
wavepp
- 利用小波进行一级特征提取，在此基础上采用2dpca进行二级特征提取，用于人脸识别。-Carried out a wavelet feature extraction, in this based on the use of 2dpca for two feature extraction for face recognition.
Face_Recognition_Based_on_PCA_Comparative_Study.ra
- 主成成份分析( PCA) 方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA 方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2 个问题,人们对PCA 进行了改进,提出并实现了多种基于PCA 的人脸识别。对3 种基于PCA 的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA + 2DPCA 是其中综合效果最好的一种方法。-Principal component analysis into (PCA) is a commonly used face rec
PCA
- PCA和2DPCA算法由于其在降维和特征提取方面的有效性，在人脸识别领域得到了广泛 的应用。该PPT详细介绍了PCA和2DPCA算法在人脸识别中具体步骤。-PCA and 2DPCA algorithm due to its dimensionality reduction and feature extraction in terms of effectiveness, in face recognition has been widely Applications. Th
2DPCA
- 用于对人脸进行识别，主要处理特征提取和特征匹配，最终实现对人脸的判别，比PCA准确率更搞，效率更好-face recognition
PCA
- Matlab 平台使用2DPCA对二维图像数据进行降低图片的维度。提高图像处理速度。(The Matlab platform uses 2DPCA to reduce the dimension of the image data for two-dimensional image data. Improve the speed of image processing.)