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empca
- 用EM算法估计PCA参数，效果比传统的PCA要好，原文发表于神经计算杂志上，有兴趣者可以先看论文。-using EM algorithm parameters estimated PCA results than the traditional PCA better, in the language of neural computation published in the magazine, those who are interested can read papers.
l_ipp_PCA_samples_5.0.004.tar
- 这是在PCA下的基于IPP库示例代码例子,在网上下了IPP的库之后,设置相关参数就可以编译该代码.-This is the PCA based on the sample code IPP for example, the Internet under the IPP libraries, the provision of the relevant parameters can compile the code.
l_ipp-sample-crypto_p_5.0.006.tar
- 这是在PCA下的基于IPP库示例代码例子,在网上下了IPP的库之后,设置相关参数就可以编译该代码.-This is the PCA based on the sample code IPP for example, the Internet under the IPP libraries, the provision of the relevant parameters can compile the code.
l_ipp-sample-data-compression_p_5.0.015.tar
- 这是在PCA下的基于IPP库示例代码例子,在网上下了IPP的库之后,设置相关参数就可以编译该代码.-This is the PCA based on the sample code IPP for example, the Internet under the IPP libraries, the provision of the relevant parameters can compile the code.
l_ipp-sample-jpeg_p_5.0.012.tar
- 这是在PCA下的基于IPP库示例代码例子,在网上下了IPP的库之后,设置相关参数就可以编译该代码.-This is the PCA based on the sample code IPP for example, the Internet under the IPP libraries, the provision of the relevant parameters can compile the code.
l_ipp-sample-media_p_5.0.017.tar
- 这是在PCA下的基于IPP库示例代码例子,在网上下了IPP的库之后,设置相关参数就可以编译该代码.-This is the PCA based on the sample code IPP for example, the Internet under the IPP libraries, the provision of the relevant parameters can compile the code.
l_ipp-sample-speech-coding_p_5.0.014.tar
- 这是在PCA下的基于IPP库示例代码例子,在网上下了IPP的库之后,设置相关参数就可以编译该代码.-This is the PCA based on the sample code IPP for example, the Internet under the IPP libraries, the provision of the relevant parameters can compile the code.
pca.m
- 本程序的运行环境为matlab6.5，在command window下输入数据x和a，然后调用函数pca（x，a）（即本程序的主程序）输入的两个参数的意义是：一个是样本数据x，另外一个是主成分累积贡献率的一个闸值，作为选定主成分个数的一个重要数据。 即可得到样本的协方差矩阵，相关矩阵，相关矩阵的特征根及特征向量，主成分个数和主成分负荷矩阵。 -the procedures for the environment matlab6.5. under the command window i
myimagemerge
- 自已用VC编的图像融合算法及质量评价的程序，其中有HIS、PCA、WAVELET及BROWEY等算法，评价参数有均值、梯度、熵、相关系数等。-own VC series of the image fusion algorithms and the quality of the evaluation procedures, which are HIS, PCA, WAVELET and BROWEY algorithm, the evaluation parameters mean, gradie
TrackEye_src.zip
- 一个由zafersavas于2008年完成的完全基于VC++6实现的人脸检测和人眼跟踪程序，通过设置相应的参数实现不同的功能。人脸跟踪中使用了camshift算法和Haar算法，眼睛检测中使用了自适应PCA算法和模板匹配算法，还支持文件和网络摄像头两种输入方式，经过试验，检测速度比较快和准确度也比较高。附带demo程序。 使用步骤： 菜单TrackEye Menu --> Tracker Settings 输入源Input Source: video 选择文件输入指定为： ..\Avis\
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
PCA
- 用于模式识别中的PCA降维输入数据data和option。data是一个矩阵，每一行代表一个样本。option是选择降维到多少维。-[eigvector, eigvalue] = PCA(data, options) [eigvector, eigvalue] = PCA(data)
pca
- pca分类算法，3个参数，一个是样本数据x，另外一个是主成分累积贡献率的一个闸值，作为选定主成分个数的一个重要数据。-pca classification algorithm, three parameters, one is the sample data x, the other is the main component of the cumulative contribution rate of the value of a gate, as the number of selected
PCA-(2)
- 用pca方法提取特征脸，可调参数，每次选择20张脸，或者分行显示-Face feature extraction using pca methods, adjustable parameters, 20 face each selection, or branches show
STC12C5A60S2-PCA-out
- STC12c5a系列单片机可用的2路PCA输出方波的C语言程序！改变部分参数即可使用！-Series of microcontrollers are available in STC12c5a 2-way PCA output square wave C language program! Change some parameters you can use!
Improved-pca-face-recognition
- 改进PCA算法,有效地加大了人脸特征参数与其平均值间的散布程度,大大提高人脸特征参数的代表性-Improved PCA algorithm, effectively increase the distribution between the facial feature parameters and their average, greatly enhance the representation of facial feature parameters
fusetool
- 这个工具箱包括以下融合方法: 线性方法 线性叠加 pca加权叠加 非线性方法 选择最小值 选择最大值 多分辨率方法 拉普拉斯金字塔 fsd金字塔 比率金字塔 对比度金字塔 梯度金字塔 使用DBSS dwt(2,2)小波 sidwt使用哈尔小波 形态金字塔 这个函数是伴随着一个图形用户界面,允许图像i / o和交互式选择所有相关参数。 -The toolbox includes the following fusion metho
machine-learning_PCA
- 环境为winpython 32bit 2.7.5.3 p = PCA() print u"均值化后的数据集为：",p.dataset( H:\\PCA_test.txt ) print u"协方差矩阵为：",p.COV() print u"特征向量为：",p.eig_vector()[1] tt = p.pc(dim=1) print "tt:",tt print u"新的维度数据集",tt[1]- """ Principal c
PCA
- 主成分分析做人脸识别的一个很简单的应用，其中数据集是CMU的一个人脸数据集，数据集和程序打包一起了，其中参数可以修改的，比较粗糙，不过能对PCA做人脸识别有一个大概的认识-The principal component analysis to do a very simple application of face recognition, the data set is a face of the CMU data set, the data set and the package toget
face-KNN
- 用PCA算法和KNN算法实现人脸识别，参数可以自己调整(The PCA algorithm and the KNN algorithm are used to realize the face recognition, and the parameters can be adjusted by themselves)