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搜索资源 - PCA face recognition
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这是基于主成分分析的人脸识别，非常具有借鉴价值-This is based on principal component analysis for face recognition have great reference value
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pca进行人脸识别，首先对人脸图象进行训练，得到投影矩阵，然后再进行人脸识别-pca for face recognition, the first human face images for training, to be the projection matrix, and then to face recognition
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人脸识别的源代码 经典的pca和lda人脸识别
实现的成功率有待改进 好的可以达到70 -Face recognition source code for pca and lda classic face recognition could be improved to achieve a good success rate can reach 70
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VC编写的基于PCA和LBP的人脸识别程序-VC prepared by the PCA and the LBP-based face recognition program
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本程序描述了pca在人脸识别上的应用。并带有输入输出，可在人脸库上进行试验。-This procedure describes the pca in face recognition applications. And with the input and output can be tested on the face database.
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首先进行小波变换，在此基础上进行pca特征提取，在进行lda特征提取，用于人脸识别-First, wavelet transform, in this based on pca feature extraction, feature extraction during lda for face recognition
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人脸识别matlab源代码，应用主分量分析（PCA）实现了人脸识别。-Face recognition matlab source code, application of principal component analysis (PCA) to achieve a face recognition.
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统。-Based on principal component analysis (PCA) of face recognition systems.
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本方法采用pca进行特征提取，knn分类器进行人脸识别。-The method of feature extraction using pca, knn classifier for face recognition.
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对人脸识别的贝叶斯方法ML中相似度计算公式进行了简化，对数据集的训练和人脸图像的预处理进
行了修改，提出了一种改进的贝叶斯人脸识另1】算法SML。在FERET人脸图像库的子集和南大人脸图像实验库上对
识别算法进行了测试和比较。实验表明，SML算法提高了ML算法的效率，克服了ML算法计算效率不高的缺陷，而
且SML的识别效率明显高于PCA方法。-Bayesian face recognition method on the ML in the similarity formula ha
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PCA人脸识别，在ORL人脸库中有88 的识别率，简单方便-PCA face recognition, in the ORL face database, 88 recognition rate, simple
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收集的最全的人脸识别代码 有小波分析，有PCA，有LDA，有特征脸方法实现人脸识别-The most comprehensive collection of face recognition code is wavelet analysis, a PCA, a LDA, there are ways to achieve face recognition feature
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face recognition in openCV
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PCA人脸识别程序在matlab的实现例子。-PCA face recognition program implementation in matlab example.
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基于主成分分析的人脸识别，本程序给出了N次重复实验后各维数的识别率-Principal Component Analysis(PCA)for face recognition
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二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感，故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核享，1剐分析(KDA)相结合的三维人脸识剐方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征，高斯核函数KDA 作为分类器，使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGC v2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明，该
方法在每人2个训练样本时，识别率为91．8％，而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％；当每人的训练样本数增至6个时，识别率为98．4％，而PCA和3D
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基于VC的PCA人脸识别，人脸库需要自己加入-The PCA-based Face Recognition VC
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二维PCA人脸识别代码，MATLAB环境下实现-Two-dimensional PCA Face Recognition
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实现好的基于PCA的人脸识别系统，程序非常有参考价值，MATLAB编写，内附使用说明。-To achieve a good face recognition system based on PCA, the program very useful, MATLAB written instructions included.
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