搜索资源列表
pca
- 基于主分量分析的人脸识别英文原版文章，值得借鉴。-original english edition of article about face recogniton based on main component analysis.it is worth reference.
l_ipp-PCA-MPEG4-decode_p_4[1].0.003
- Intel提供的在Sitsang等嵌入式开发平台上使用Linux操作系统，基于IPP4.0库的MPEG4解码器源代码-Intel Sitsang Evaluation Board in the embedded development platform such as the use of the Linux operating system, based on IPP4.0 for MPEG4 decoder source code
l_ipp-PCA-MP3-encode_p_4[1].0.003
- Intel提供的在Sitsang等嵌入式开发平台上使用Linux操作系统，基于IPP4.0库的MP3编码器源代码-Intel Sitsang Evaluation Board in the embedded development platform such as the use of the Linux operating system, based on IPP4.0 for the MP3 encoder source code
PCA_FaceRecognition
- 基于PCA法的人脸识别，对本科毕业设计具有参考价值(含源代码和实验图片)-based PCA Face Recognition Act, the undergraduate graduation design reference value (including source code and experimental Photo)
ImgProc1
- 基于PCA IDA LDA KPCA的人脸识别] -IDA LDA KPCA Face Recognition]
eigen__face
- 人脸识别中的特征脸计算，基于PCA的，应该会有些用~-Eigenface, based on the PCA should be of some use ~
pcatest
- 是一个应用matlab编写的基于pca读取人脸的人脸识别和人脸检测软件，是一个非常不错的人脸检测识别软件。希望对大家有用-Matlab is an application prepared by the pca read on the face and face recognition face detection software, is a very good face detection recognition software. We hope to useful
PCA_face_rec
- 这是基于 PCA（主成分分析法） 算法的人脸模式识别原程序；-This is based on the PCA (Principal Component Analysis) algorithm for pattern recognition of the original face;
基于PCA的指纹识别算法研究
- 这是我找的一个指纹识别系统，大家可以来参考一下
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。
RunFaceRecog_vV
- 基于PCA和LDA的人脸识别。％ Main function that reads in files, applies pre-processing, calls face ％ recognition algorithm, and then plots resulting accuracy.
2Matlab-PCA
- 基于Matlab的PCA人脸识别算法.m 本人毕业设计时用到的.
PCALDAandMMC[matlab]
- 人脸识别基于pca lda mmc 的matlab代码
PCAsuanfa
- 基于PCA算法方法研究，是篇很不错的毕设论文啊
HandGestureRecognization
- 程序实现的是基于PCA方法的手指的识别。包含训练和识别，跟踪三个部分。
PCA_basedFaceRecognitionSystem2
- 基于PCA的人脸识别的matlab程序，有需要的可以看看。
2222103292200791002427534154
- 人脸识别matlab源代码基于pca方法
PCAFaceRec.m
- 用ORL人脸库实现的基于PCA的人脸识别系统源代码，调试过，可用。
PCA+mnist
- 基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime
基于PCA+PSO-ELM的工程费用估计
- 利用主成分分析法结合粒子群（PSO）优化极限学习机(ELM)进行工程费用估计预测(In this paper, principal component analysis (PCA) combined with particle swarm optimization (PSO) optimization extreme learning machine (ELM) is used to estimate and forecast engineering cost)