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运用奇异值分解定理的PCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器,-The use of singular value decomposition theorem of PCA method in ORL face database for face recognition, nearest neighbor classifier for the classifier,
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人脸识别中TensorLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition TensorLDA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
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本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
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贝叶斯分类器的设计与实现，非常好的应用程序，能够在其上面实现人脸识别-Bayesian classifier design and implementation of a very good application, face recognition can be achieved in the above
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运用KPCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器。-KPCA method using ORL face database for face recognition, classification for the nearest neighbor classifier.
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结合DCT和BP神经网络进行人脸识别。先利用DCT提取特征，然后利用BP神经网络分类，在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and BP neural network for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use the BP neural network classifier, a good test results on the ORL face database.
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以BP算法和RRA理论为基础，采用BP_RRA作为人脸识别分类器，结合归一化伪zernike矩，提出一种基于归一化伪zernike矩和BP_RRA神经网络的人脸识别算法。-BP algorithm and the RRA theory, based on the normalized pseudo-zernike moments BP_RRA as face recognition classifier combined to propose a face recognition algorit
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实现了人脸识别的功能，特征提取，人脸图像预处理、K-L变换、特征提取及分类器设计，全自动的人脸自动识别系统-Face recognition, feature extraction, face image preprocessing, KL transform, feature extraction and classifier design, automatic automatic face recognition system
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this is haar classifier. you can use to face recognition. good for you
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full implementation to LDA with Minumum distance Classifier for face recognition and easy to implement.
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fdtool toolbox for face recognition/detection uses MBLBP/Haar features with Adaboost classifier
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这个程序实现的是knn分类器，用的实例是来人脸识别，来检测分类器的有效性-This program is knn classifier instance is to use face recognition to detect the validity of the classifier
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Adaboost算法，广泛使用与人脸识别功能。通过若干弱分类器合成强分类器。-Adaboost algorithm, widely used and face recognition feature. Synthesized by a number of weak classifiers strong classifier.
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Face Recognition Using PCA Classifier by extracting DTCWT features
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一种分类算法工具箱，可以进行人脸识别，对模式识别和分类算法很有用-A classification algorithm toolbox, face recognition, pattern recognition and classification algorithms useful
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人脸识别的k近邻分类器,matlab代码-
Recognition of k-nearest neighbor classifier，matlab
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SVM classifier for face recognition
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可以demo的KNN分类器，对模式识别十分重要的作用，有着较好的分类效果，可以帮助新手更好的理解KNN原理，对人脸识别有着很好的演示作用。-Can demo KNN classifier, the pattern recognition is an important role, has a good classification effect, can help beginners a better understanding of KNN principle, has a very good
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可以分别设置度量距离的KNN分类器，有欧式和马氏距离。对模式识别十分重要的作用，有着较好的分类效果，可以帮助新手更好的理解KNN原理，对人脸识别有着很好的演示作用。-Distance can be set respectively KNN classifier, style and markov distance. For pattern recognition is an important role, has a good classification effect, can help be
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人脸识别的matlab程序，包含有
example: 演示程序
creatData:生成数据
creatTrainLabelMat:生成数据标签
LDA:提取fisherface
knnRecognition:knn分类器
knnsearch:knn搜索-Face recognition matlab procedures, including a example: demo program creatData: generate data creatTrainLabel
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