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用主成分分析法提取人脸图像特征的程序，算法理论依据是K-L变换,Principal Component Analysis with face image feature extraction process
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PCA,主成分分析，可应用于矩阵降维，人脸特征提取及人脸识别。-PCA, principal component analysis, can be applied to matrix reduction, facial feature extraction and face recognition.
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此程序用来对单波段图像或者多波段图像进行主成分分析，可以对主成分个数进行手动设置-This procedure used for single-band image or multi-band images, principal component analysis, the number of principal components can be manually set
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主分量分析,用于高维数据降维或提取目标特征。程序精简，效率高.
-Principal Component Analysis is used to make data dimensionality reduction or extract target characteristics。
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主成分分析，可以用来做人脸识别的程序，方便，快捷-Principal component analysis, face recognition can be used to do the procedure, convenient and fast
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主成分分析ppt。对做图像分析以及融合很有帮助。从别处转来的。希望有用。-Principal component analysis ppt. Right to do image analysis and fusion helpful. Have been transferred there. Want to be useful.
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PCA主成分分析，用于人脸识别，特征提取等-PCA principal component analysis for face recognition, feature extraction, etc.
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主元分析 (Principal Component Analysis, PCA) 又叫：Karhunen-Loeve变换
(KLT)、Hotelling变换。
假设已经从图象已经缩放为N*M大小。
m幅N*M大小的图象Xi作为n*1列向量看待-PCA (Principal Component Analysis, PCA) also known as: Karhunen-Loeve Transform (KLT), Hotelling transform.
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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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PCA代码
主成分分析代码
适合初学人脸识别的朋友学习使用-PCA principal component analysis source code suitable for beginner learning to use face recognition friend
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PCA主成分分析用于人脸识别，提取特征值特征向量。有ORL人脸库。-PCA principal component analysis for face recognition, extraction Eigenvalue eigenvector. Have ORL face database.
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主成分分析程序包，包括主成分分析和独立主成分分析两个程序源代码。-Principal component analysis package, including principal component analysis principal component analysis and independent source code for both procedures.
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这是一个MATLAB工具箱包括32个降维程序，主要包括 pca,lda,MDS等十几个程序包，对于图像处理非常具有参考价值- ，This Matlab toolbox implements 32 techniques for dimensionality reduction. These techniques are all available through the COMPUTE_MAPPING function or trhough the GUI. The following techn
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为解决PCA不适合多指标综合分析中非线性主成分分析的问题 ,采用核主成分分析 (kpca)方法 ,对我国不同地区 16种腐乳的品质进行了综合评价。
-PCA is not suitable to address the many indicators of a comprehensive analysis of non-linear principal component analysis of the problem, using Kernel Principal Component An
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用主成分分析（PCA）作融合（FUSION）的文献，英文的，从IEEE下载得到-Using principal component analysis (PCA) for fusion (FUSION) literature, English, and download from the IEEE be
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PCA算法，用于用于主分量分析，挺好用的-PCA algorithm for principal component analysis used, very good use! ! ! ! ! ! ! ! !
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PCA 主成分分析在人脸识别中的应用 基于主成分分析理论对不同人脸库进行学习 总结“经验”并将“经验”用于对人脸的识别中-PCA Principal Component Analysis for Face Recognition Based on principal component analysis theory of different learning face database summary of " experience" and " experience
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主成分分析，人脸识别，模式识别，对图像处理有点帮助-Principal component analysis, face recognition, pattern recognition, image processing for a little help
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这是基于主成分分析的人脸识别，非常具有借鉴价值-This is based on principal component analysis for face recognition have great reference value
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人脸识别matlab源代码，应用主分量分析（PCA）实现了人脸识别。-Face recognition matlab source code, application of principal component analysis (PCA) to achieve a face recognition.
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