搜索资源列表
matlab
- ) 使用分块的主成分分析方法(PCA)对人脸图像进行压缩编码。针对PCA方法计算量大的缺点,首先把问题转化成奇异值分解(SVD)问题,然后设计了特征空间的更新算法,通过递推,简化每一步计算的计算量,达到了实时编码的要求。 4) 在Windows平台下基于Video for Windows(VFW)接口开发了人脸视频图像编码和解码的实验系统,该系统实现了图像采集、图像显示、编码、解码等功能。-) The use of sub-blocks of principal component analys
face-recognition
- pca又称主成分分析，主要用来提取图像的主要成分，作为特征提取一个重要算法，将其用于人脸识别-pca, also known as principal component analysis, mainly used to extract the main component of the image, as a key feature extraction algorithm, be used in face recognition
IHS-PCA-fusion--Matlab
- IHS,PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码-IHS,PCA Matlab
myPCA_Nicolas
- PCA可用于图像检测的盲取证方面，效果非常好-PCA can be used for blind image forensics testing, the effect is very good
K-PCA
- ＫＰＣＡ变换的matlab图像处理方向的一些matlab程序-The KPCA transform matlab image processing matlab program direction
基于PCA的人脸识别的Matlab实现代码
- 识别图像，识别人脸的算法，非常具有研究价值，用于交通查牌照，(Recognition of images, recognition of human face algorithms, very valuable research value, used for traffic inspection licences,)
Gabor
- 此程序可以实现gabor滤波。实现对图像的纹理特征的提取，对汉字势必有较好的效果(This procedure can achieve Gabor filtering. To achieve the extraction of image texture features, Chinese characters are bound to have better results)
MNIST-PCA
- 使用PCA算法分析MNIST 手写字符训练样本。 结果分别生成以2、5、10个PCA主成分的重构图像以及10个主成分特征向量的对应图像。(Implement PCA algorithm on MNIST dataset and calculate the class PCA on each digit separately.)
41972254PCA_ORL
- 代码是关于主成分分析的人脸识别，使用orl人脸图像集(The code is about principal component analysis of face recognition using ORL face image set)
sourcecode
- 用matlab实现了图像的PCA压缩算法和重构算法,结构清晰,便于机器学习初学者阅读(PCA dimension reduction and reconstruction of images)
PCA
- 用matlab自带的PCA算法对图像进行降维(Dimensionality reduction for images)
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)
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。
matlab表情识别
- Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。 结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
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)
人脸识别 MATLAB代码
- 使用pca方法对图像进行特征提取，对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练，使用adaboost算法生成强分类器，可以对测试集的人脸图片进行识别，且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor
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