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pca+lda
- 模式识别PCA+LDA的C++源代码,用于图像的主分量分析-pattern recognition PCA LDA C source code for the image of Principal Component Analysis
PCA+LDAVC
- 结合PCA+LDA的图像识别算法VC封装类,可以运行,效果还可以-combination of image recognition algorithm VC Packaging categories, can run, the effect could also
pca&mda
- pca,mda对ORL数据集上的人脸图像进行分类
PCA+LDA+VC+code
- PCA+LDA的图像识别算法VC封装类,可用于模式识别等-PCA LDA image recognition algorithm VC Packaging category, can be used for pattern recognition, etc.
coolimagefusion
- 用vc编写的图像量融合程序,应用pca图像融合算法。-vc prepared with the volume of image fusion procedures, application pca image fusion algorithm.
fusion-pca
- 用PCA的方法,对两幅聚焦不同的图像进行融合处理,从而获得清晰图像。-using PCA, focusing on two different images for integration, thereby get a clear image.
PCA-SIFT
- 结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法源代码,可用于图像目标检测和识别。-combine PCA scale-invariant feature transformation (metabolism) algorithm source code, images can be used to target detection and identification.
PCA+LDA.Class.vc
- 结合PCA+LDA的图像识别算法VC封装类,PCA(主元素分析,光照敏感),可用于人脸识别的初级算法-combination of image recognition algorithm VC Packaging category, PCA (principal component analysis, Light-sensitive), can be used for the initial face recognition algorithm
pca-svm
- 本程序用于对训练样本提取独立主元,作为样本特征,并送入SVM分类器中训练图像的预处理中不取对数,也无须做幅度归一,由ICA的应用条件决定的。预处理后的图像以向量的形式按行排列
PCA
- 对高维图像进行PCA和KNN分类器处理转换为低维图像(use PCA and KNN for high dimensional image)
pca
- 大数据降维方法,具体的处理了图像等,包括数据的冗余部分,利用PCA技术快速降维。(Large data dimensionality reduction method.Specifically dealing with images, including redundant parts of data, and using PCA technology to reduce dimensionality rapidly.)
pca
- 将图像进行主成分分析,并显示第一主成分,方法很好用的(The principal component analysis is performed and the first principal component is displayed.)
图像融合技术研究
- 利用拉普拉斯金字塔的方法融合图像,彩色部分采用了主成分分析的办法(PCA)(you can use this code to fuse two pictures.it's a good matlab code.hope every body can use this code every day)
PCA
- 使用matlab自带的函数princomp()计算主成分,当维数很高时通常会出现内存耗尽的错误,即使内存足够也非常耗时。快速pca能加快计算进程且减小内存占用,更容易计算较大尺寸的图像主成分。(Use MATLAB's own function princomp () to calculate the principal component. When the dimension is very high, the memory exhaustion error usually occurs,
基于PCA的人脸识别
- 主成分分析法(principal conponent analysis, PCA)也叫Hotelling变换或特征脸法,是基于 K-L变换基础上研发得到的。该方法的核心是能够降低图像空间的维度,具体做法是将原始的数据通过某种线性变换从高维度空间转变到低维度空间中,这些数据彼此不相关,根据贡献率选取最大的前一部分,使原数据具有最大的变化量,对后面的图像也向这个空间投影,然后比较它们之间的距离来确定类别关系。PCA方法的缺点是对光照问题比较敏感。
IAMGE-change-PCA
- 图像变换检测 主成分分析法 含PDF介绍(iamge change detection using PCA)
PCA,KPCA完整程序
- 降维,用作聚类算法使用。具有很好效果,可以用作图像去噪(Dimensionality reduction is used as a clustering algorithm. It has good effect and can be used for image denoising.)
图像去噪(matlab)
- 使用中值,均值,小波,DCT,PCA五种方法实现对图像的去噪处理。(Five methods, median, mean, wavelet, DCT and PCA, are used to denoise the image.)
基于PCA和SVM的人脸识别系统
- 先通过图像处理提取人脸的各个特征,然后对人脸通过PCA进行降维,然后通过SVM进行人脸识别(Firstly, the features of human face are extracted by image processing, then the dimension of human face is reduced by PCA, and then the face is recognized by SVM)
MATLAB人脸识别PCA[库外人连,报警,GUI,论wen]
- 该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。原理为:从一副生活照中寻找到人脸,分割人脸区域图像,PCA算法进行降维,和库里图片进行对比,输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发,做成库内外人脸的识别,如果是库外人脸则实现报警等。(This project is a PCA face recognition system based on MATLAB platform. The principle is: find the face from a life photo, s