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PCA和KPCA程序，matlab实现，可用于模式识别时做降维或特征提取处理-PCA and KPCA program, matlab implementation, pattern recognition can be used to do when dealing with dimensionality reduction or feature extraction
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提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区
YC C
r b
域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度
)
(
信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几
形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向
PCA PCAED
( )
何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确
的人
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基于pca的人脸识别系统的MATLAB程序，包括特征提取和识别。-Pca-based face recognition system, MATLAB procedures, including feature extraction and 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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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
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是一些人脸识别相关的文章，其中介绍了几种特征提取的方法PCA等-Are some articles related to face recognition, which introduces several feature extraction methods such as PCA
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人脸特征提取方法PCA，作为主流的识别算法pca降低的图像向量的维数-Facial feature extraction methods PCA, pca as mainstream recognition algorithm reduces the dimension of image vector
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模块pca, 在人脸识别中进行特征提取，速度效率比PCA要高，基于ORL人脸库上进行试验。-In face recognition module pca feature extraction by speed, efficiency, than pca based on ORL face database on the test.
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人脸识别的一个程序，适合PCA提取人脸特征，很好的识别率。-Recognition of a program for PCA for face feature extraction, a good recognition rate.
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pca又称主成分分析，主要用来提取图像的主要成分，作为特征提取一个重要算法，将其用于人脸识别-pca, also known as principal component analysis, mainly used to extract the main component of the image, as a key feature extraction algorithm, be used in face recognition
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Yale,PCA,SVM,matlab,人脸检测,特征提取,人脸识别.-Yale, PCA, SVM, matlab, face detection, feature extraction, face recognition.
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特征提取使用PCA方法的人脸识别
使用欧几里得距离分类-Feature extraction method for face recognition using PCA with Euclidean distance classifier
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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
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一个简单的用于人脸识别中PCA特征提取程序。-a simple PCA feature extraction program used in face recognition
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采用PCA对人脸特征进行抽取，用SVM多累分类器对人脸进行识别，有操作界面-Using PCA for facial feature extraction, and more tired with the SVM classifier for face identification, a user interface
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自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。
（1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。
（2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。
（3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
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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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pca人脸识别 基于代数统计的方法是使用统计学观点提取基向量，之后将人脸向量投影到基向量上，得到的投影值即为不同的人脸图像特征，这种方法利于操作，比较灵活。本次设计采用PCA方法对人脸进行降维，提取特征。
-pca face recognition based on the statistical method Generation is extracted base vectors using a statistical point of view, and then the vector
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Gabor小波人脸识别，LBP特征提取，PCA，LPP降维。自己做的毕业设计。-Gabor wavelet face recognition, LBP feature extraction, PCA, LPP dimensionality reduction. Own graduation design.
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基于ica的特征提取算法,主要是提取方向角特征,研究ICA的下载,不错的(Feature extraction based on ica algorithm, mainly is to extract the direction Angle characteristics, study the ica download, good)
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