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LDAandPCA
- 站长！这是使用LDA和PCA模式识别方法对人脸特征进行提取计算的Matlab程序框架，比较好！-head! This is the LDA and the use of pattern recognition methods on PCA Facial Feature Extraction for the Matlab program, good!
faces
- 基于主成份分析（PCA）的人脸特征识别核心源程序。
pca
- 基于matlab的PCA人脸识别完成程序，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别检验。
PCA_fuzzy_c-means_method
- 首先对原始数据 归一化 然后进行PCA分析 采用PCs作为特征， 进行模糊聚类分析 fuzzy c-means method
FisherFace1
- 最经典的人脸识别中的fisherface代码，在此之前要对特征空间降维，通常采用PCA降维，此代码基于降维实现类间与类内比值的最大化。
基于NSVM的SVM分类器
- 基于NSVM的两类SVM分类器，matlab7.1运行通过，main中做了PCA的特征提取、leave one out cross-valiation和5-fold cross-validation（重复10次的平均值）
Opensurf
- Surf,特征点检测算法,比sift还好的算法 论文和代码-Surf, feature point detection algorithm, the algorithm better than the paper sift and code
featureExtraction
- 该程序包实现了模式识别中的两个特征提取算法，主成分分析PCA和线性判别分析LDA。采用C++语言编写，开发环境VS。 程序包还提供了两个测试样本文件。-The package to achieve the recognition of the two feature extraction algorithm, principal component analysis PCA and linear discriminant analysis LDA. Using C++ language, dev
DCT
- 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
pca
- pca主成分分析，matlab程序，用于图像特征提取，降维等 有中文注释-Principal component analysis
PCA-and-MatlabCode
- 主成分分析法实现特征选择，里面有非常详细的算法介绍，还有一个现实实例介绍，非常具象，里面贴有实现算法的matlab代码-Principal component analysis （PCA）to achieve feature selection , which has a very detailed descr iption of algorithms , there is a real example to illustrate , very concrete , which is affix
Copy-Detection
- 使用下采样帧构成的列向量的PCA系数作为每帧特征（原则上，也可以使用其他类型的关键帧特征），多帧特征构成特征矢量，以高斯概率模型的后验概率衡量相似性、并建立k维树结构的索引进行搜索，文中对噪声、模糊、再压缩、加Logo，及其这些变换的两两组合进行了实验（丢帧很少时也可以），速度很快，适合于大规模因特网视频的搜索。-Use sampling frame column vector of the PCA coefficients as each frame features (in principl
face-recognition-based-on-pca
- 基于主成分分析的人脸识别，用主成分分析提前特征，用模版匹配进行分类-face recognition based on PCA
FisherFace
- Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的，首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间，然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。程序中使用参数寻优的方法来寻找最佳投影维数，以达到比较理想的识别效果。-The Fisherface method implemented in the PCA data reconstruction based on the completion of the first use of PCA project
fsvm_pca
- 一个基于FSVM的人脸识别程序，用PCA提取特征，进行识别，里面包含原始的人脸图像-A based on FSVM face recognition program, using PCA feature extraction, identification, which contains the original face image
Face-Recognition-Based-on-BP-Network
- 基于BP网人脸识别, 使用PCA方法对人脸特征进行抽取-Face Recognition Based on BP Network
funpiuhui
- 是学习PCA特征提取的很好的学习资料，数据模型归一化，模态振动，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Normalized data model, modal vibration, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code.
feng_nj53
- 利用自然梯度算法，是国外的成品模型，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。- Use of natural gradient algorithm, Foreign model is finished, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction.
PCA-facerecognize
- 利用主成分分析（ＰＣＡ）实现对人脸特征的降维，然后利用最近邻实现人脸识别-Using the main component analysis (PCA) to realize the reduction of facial features, then use the nearest neighbor to realize face recognition
PCA0118
- PCA降维，将特征以二维矩阵形式输入，对特征进行降维处理。(PCA dimension reduction, the characteristics of a two-dimensional matrix input, the feature dimensionality reduction.)