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搜索资源 - facial feature extraction matlab
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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!
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快速的人脸特征提取算法KPCA，比普通的pca特征提取算法在效率上好了不少,Fast facial feature extraction algorithm KPCA, than ordinary PCA feature extraction algorithm in the efficiency of a good many
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pca人脸特征提取，可以根据需要提取不同维数的特征脸。,pca facial feature extraction, can extract the characteristics of the different dimensions of the face.
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一套由matlab编程的自然人脸特征提取与显示分析系统第二部分-Matlab programming from a natural facial feature extraction and analysis system showed that the second part of
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一套由matlab编程的自然人脸特征提取与显示分析系统第三部分-Matlab programming from a natural facial feature extraction and analysis system showed that the third part of
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一套由matlab编程的自然人脸特征提取与显示分析系统第四部分-Matlab programming from a natural facial feature extraction and analysis system showed that the fourth part
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采用SVD方法进行人脸特征提取,希望对大家有用-SVD method using facial feature extraction, in the hope that useful to everybody
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本代码是基于面部感情特征提取的一种遗传算法，-The code is based on the facial feature extraction of the feelings of a genetic algorithm,
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实现了给予人脸的特征提取与模式识别，是模式识别中比较经典的实例分析-Achieved a given facial feature extraction and pattern recognition, is the more classic examples of pattern recognition analysis of
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Improved Active Shape Model for Facial Feature
Extraction in Color Images
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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Facial Feature Extraction matlab code
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利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法(并详细阐述其在PQRSQT中的实现过程(包括读取图像文件U计算均值脸U求特征值和特征向量(计算人脸特征参数-实现过程均给出了MATLAB代码-Using principal component analysis and singular value decomposition facial feature extraction method (and detail its in the PQRSQT in the implementation pr
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人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
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利用MATLAB对脸部特征进行降维提取，数据齐全，可以直接运行。-Using MATLAB to reduce the dimension of facial features extraction, data is complete, can be run directly.
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基于MATLAB的LBP人脸特征提取，提取人脸特征图谱(LBP facial feature extraction)
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MATLAB编写的人脸特征提取代码，叫局部保持投影特征提取算法，可以作为人脸识别系统一部分(MATLAB prepared by the facial feature extraction code, called the local projection feature extraction algorithm can be used as part of the face recognition system,feature exaction.)
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人脸特征提取matlab源码。适用于人脸识别的matlab实现。(Facial feature extraction matlab source code. It is suitable for matlab implementation of face recognition.)
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