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PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
2D-LDA
- 2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有实验的结果。-code for face recognition based 2D-LDA，the performance is nice！
DMMC
- DMMC算法在JAFFE 30*180训练与测试集下的人脸识别算法，其中包括源代码及所用的人脸库。-DMMC algorithm JAFFE 30* 180, under the training and test set of face recognition algorithms, including source code and libraries used by the human face.
regionbased_seg_demo
- 基于chan-vese的一个水平集分割的matlab程序，在matlab7.1环境下测试有效-Chan-vese based on a level set segmentation matlab procedures, test environment at matlab7.1 effective
PatternRecognition
- 人脸识别 使用k-近邻法分类 区分不同的人 使用K-近邻法实现对指定人脸图片的识别。 训练集和测试集的划分 -Recognition of face in pattern recognition,By KNN space representation theorem
daima
- （压缩包里一共有5个代码） pca+lda+粗糙集+模糊神经网络 saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat 1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat 2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat
anlujingdutu
- 源代码是主要是用于目标分类时按路径分别读取训练集和测试集图像进行特征提取或其他操作的。-Source code is primarily used for target classification, were read by the path the training set and test set of image feature extraction or other operations.
PCA_Face_Recognition
- 特征脸识别算法的完全Matlab实现，内附有详细的训练集、测试集和使用说明-Eigenface algorithm to achieve the full Matlab, enclosing a detailed training set, test set and instructions for use
TextonBoostSplits
- Sxena等人发表的关于图像语义分割的源代码，C#代码，包含训练需要的数据集和测试集-Sxena, who published the image semantic segmentation on the source code, C# code, including training needs of the data set and test set
face-detector
- 人脸检测的PCA算法。先利用PCA算法，将测试集在人脸空间中进行训练，得到人脸空间的基向量，再用试验图片进行试验。-PCA algorithm for face detection. First use of PCA algorithm, the test set in the face space for training, get face space basis vectors, and then test picture test.
PCA_based-Face-Recognition-System
- 运行成功。用于人脸识别的PCA程序，里面包含训练集和测试集，很好。-PCA_based Face Recognition System.
ICA-face-recognition
- 主要是用独立主成分分析，做人脸识别，通过训练集和测试集的比对，得出识别率-ICA face recognition
a3
- 人脸识别中的主成分分析方法，通过对训练集和测试集的比对匹配，来输出识别率。-Face Recognition in the principal component analysis, through the training set and test set than on the match, to output the recognition rate.
recognition
- 图片的匹配识别过程，自行导入训练集和测试集-picture matching recognition.please input testing and training set
8152961orl_faces
- 一些国外人脸识别的测试集，可以用在分类器中。-Some foreign face recognition of the test set, can be used in classifier.
plateidentify
- 车牌识别 opencv 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-License plate recognition opencv The first open a picture and then follow the order of grayscale, binary, gray stretch,
license-plate-recognition-system-
- 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-First open a picture in order graying, binarization, gray stretch, license plate location, binarization, skew correction and character s
Imageslicense-plate-recognition
- 237幅车牌照片(文件名是车牌号)(车牌识别图片测试集)(图片均是jpg格式)(基本都是蓝牌私家车牌照)-237Images_For_license plate recognition(LPR)
panda-face-recognition
- gui界面软件，可计算欧几里得距离识别大熊猫面部，具有大量测试集和训练集样本库-gui interface software to calculate the Euclidean distance identification panda face, with a large test set and the training set of sample library
aam_matlab
- 主动形状模型(active appearance model)的matlab代码 训练集和测试集需要从附带的网址上下载或者根据自己的需求构造-matlab code for active appearance model, the training and test sets could be downloaded the website in readme.txt or constructed by yourself according to your problem