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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
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在Visual C++下实现聚类分析在图像识别中的应用。其中包括模糊聚类，遗传算法聚类分析，层次聚类和动态聚类等算法。可以运行，并有分类的源文件。是不错的研究素材。,In Visual C++ Achieve clustering analysis in image recognition applications. Including fuzzy clustering, genetic algorithm for cluster analysis, hierarchical clusterin
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ISODATA算法是一种基于统计模式识别的，非常经典的非监督学习动态聚类算法，有较强的实用性。ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。-ISODATA algorithm is based on statistical pattern recognition, unsupervised learning is the classic dynamic clustering algorithm
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模式识别，聚类分析的最大最小距离算法算法Matlab演示-Pattern recognition, cluster analysis algorithm for the maximum minimum distance algorithm Matlab demo
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基于主成份分析(PCA)的人脸识别算法MATLAB程序的实现。机器视觉的作业，内附人脸识别的matlab程序，和人脸库，还有作业的详细要求，以及格式示例和部分参考文献。-Based on principal component analysis (PCA) of the face recognition algorithm MATLAB program implementation. Machine vision operations, included face recognition mat
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图像模式识别聚类分析、模糊聚类、遗传算法聚类-Cluster analysis of image pattern recognition, fuzzy clustering, genetic algorithm clustering
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机器学习的自适应提升（adaboost）算法包，提供了学习boosting算法的通用框架，包括：学习、验证、测试、性能分析等 -Machine learning to enhance the adaptive (adaboost) algorithm package, boosting learning algorithm provides a generic framework, including: learning, validation, testing, performance ana
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一个关于人脸识别的pca主程序分析算法的matlab程序-About the pca a face recognition algorithm matlab main program analysis procedures
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手写数字识别算法，基于置信度分析和多信息融合的手写数字识别。-Handwritten numeral recognition algorithm, based on the confidence level and multi-information fusion analysis of handwritten numeral recognition.
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《图像模式识别--VC++技术实现》/ 杨淑莹编著 配套cd
夲书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现。内容包括：模式识别的基夲槪念，模板匹配分类器，几何分类器，聚类分析，遗传算法聚类分析等。-" Image pattern recognition- VC++ technology to achieve" /杨淑莹edited夲book cd package introduced a variety of image pattern recognition algori
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基于pca主成分分析实现人脸识别功能，是人脸识别中比较经典的算法之一，取得很好的效果-Pca principal component analysis based on the realization of face recognition function, is face recognition algorithm to compare the classical one, and achieved good results
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pca算法的matlab实现 主成分分量分析可用于数据的降维和模式识别问题 -pca algorithm matlab component analysis to achieve the principal component can be used for data dimensionality reduction and pattern recognition problem
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一个用VC编写的聚类案例，可以实现C聚类、模糊聚类和应用遗传算法对样品进行聚类分析
-Written in a cluster with VC cases, can be achieved C clustering, fuzzy clustering and genetic algorithm for cluster analysis of samples
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快速ica算法，ica（独立成分分析）。-Fast ica algorithm, ica (independent component analysis).
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此遗传算法具有通用性，易用性，结果分析比较具体，更重要的是可以运行。此代码可以让用户添加相关的输入数据，可移植性好-This genetic algorithm is universal, ease of use, the results of analysis and comparison of specific, more importantly, is that it can run. This code allows users to add the relevant input dat
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模式识别领域里的聚类分析：C-MEANS算法-Cluster analysis: C-MEANS ALGORITHM
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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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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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详细介绍了PCA算法的原理，以及它在人脸识别方面的应用!-PCA algorithm is described in detail the principle and its application in face recognition area!
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