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2DPCA 主成分分析法，处理图像压缩，特征提取的m代码-2DPCA principal component analysis, image compression processing, feature extraction of m code
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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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主成分分析程序，可用于数据降维及特征提取。-Principal component analysis procedures, can be used for data dimensionality reduction and feature extraction.
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这是一段简单的基于主元分析法的特征提取的程序-This is a simple method based on principal component analysis of the feature extraction procedure
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基于、的特征提取方法, 研究、算法的多角度分类器设计问
题在对图像进行主成分分析和独立成分分析后, 针对多姿态角目标识别问题, 提出了角度优先粗分
类的设计方法, 并给出系统流程, 最后-Based, feature extraction methods, research, multi-angle algorithms classifier design problem in the image principal component analysis and independent
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基于主元分析（pca）的人脸特征提取MATLAB实现。
-Based on principal component analysis (pca) Face Feature Extraction MATLAB implementation.
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主成成份分析( PCA) 方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA 方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2 个问题,人们对PCA 进行了改进,提出并实现了多种基于PCA 的人脸识别。对3 种基于PCA 的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA + 2DPCA 是其中综合效果最好的一种方法。-Principal component analysis into (PCA) is a commonly used face rec
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这是一个模式识别中关于主成分分析的特征提取的matlab源码 -This is a pattern recognition principal component analysis on the feature extraction matlab source
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matlab编写的动态主成分分析特征提取 实验有效-matlab dynamic principal component analysis prepared by the Feature Extraction effective
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本程序含人脸特征提取的主成分分析（PCA）的源程序，希望对大家有用-The face feature extraction process with principal component analysis (PCA) of the source, we hope to be useful
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基于独立成分分析的人脸识别方法研究
基于流形学习的数据降维方法研究
人脸识别系统的设计与开发
基于主成分分析的人脸识别
特征提取算法的研究与改进。。。。。。
做人脸识别式一系列的参考资料
-Face recognition based on independent component analysis method based on manifold learning method of data reduction system design and developme
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在模式识别中，经常用到的一种提取特征的方法——主成分分析法-In pattern recognition, a frequently used feature extraction method- principal component analysis
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PCA 主成分分析 特征抽取 特征降维 matlab实现-PCA principal component analysis feature extraction dimension reduction
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基于主成分分析的人脸(pca)的人脸图像特征提取和识别，文件内有图库和程序。直接运行就可以了。-Based on principal component analysis (pca) face of face image feature extraction and recognition, there were atlas and program files. Run directly.
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利用主成分分析的特征子空间进行人脸特征提取，通过人脸重建进行人脸识别-Feature subspace using principal component analysis for facial feature extraction for face recognition, face reconstruction
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基于PSO训练SVM的人脸识别利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径 已通过测试。
-Good performance, performance in the ability to learn the use of support vector machines based on PSO training SVM face recognition combined
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主分量分析 和 核主分量分析的 原理简介，主分量分析（PCA）用于对信号进行特征提取和降维-Introduction of the principle of the principal component analysis and kernel principal component analysis, principal component analysis (PCA) for feature extraction and dimensionality reduction of signal
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主成分分析特征提取，K近邻目标识别（针对图像）。-The principal component analysis feature extraction, the K neighboring target recognition (for images).
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Principal component analysis (PCA) is a popular tool for linear dimensionality reduction and feature extraction. Kernel PCA is the nonlinear form of PCA, which is promising in exposing the more complicated correlation between original high-dimensiona
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A new method for performing a nonlinear form of Principal
Component Analysis proposed. By the use of integral operator kernel
functions, one can eciently compute principal components in high{
dimensional feature spaces, related to input space
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