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  1. matlab作业

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  2. 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器;最小风险贝叶斯分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2600622
    • 提供者:郭攀红
  1. face123[matlab]

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  2. 在本设计中源于将图像看作随机场的实例,同时从信号处理的观点出发,对图像进行统计描述。通过K-L变换降低人脸特征的维数,提取人脸图像的代数特征,并排序。这样,利用代数特征的比较,可从人脸库中识别一幅人脸。-in the design of the images from the airport as with the examples, from the viewpoint of signal processing, right image descr iptive statistics. Thr
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:15864
    • 提供者:hhh
  1. 人脸识别(基于特征脸)

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  2. 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究,主要内容如下: (1) 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 (2) 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换,并利用特征脸方法实现了人脸识别。 (3)给出了基于matlab环境的编程及实验结果,并对结果进行分析。 关键词: 人脸识别,特征脸,K-L变换,主成分分析
  3. 所属分类:行业发展研究

  1. PCA.rar

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  2. 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
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2016-09-18
    • 文件大小:1105
    • 提供者:牛险峰
  1. work_for_pattern_recognition

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  2. 通过设计线性分类器;最小风险贝叶斯分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取有效特征,设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。-By designing a linear classifier minimum risk Bayes classifier supervised learning method hierarchical cluster analysis K-L transform to extract efficient features, designed to
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-11
    • 文件大小:2600382
    • 提供者:于冰
  1. face-recognition----matlab

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  2. 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
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-11-04
    • 文件大小:3664325
    • 提供者:annie
  1. K_L

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  2. MATLAB代码,模式识别,人脸识别实验,K-L变换提取人脸特征- K-L,feature abstruct
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-05-08
    • 文件大小:1729379
    • 提供者:huang zhe
  1. PCA_ORL

    0下载:
  2. 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
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-06-13
    • 文件大小:20066829
    • 提供者:季科
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