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基于PCA和三阶近邻的人脸识别
- 这是一个基于的主成分分析和三阶近邻分类器的人脸识别算法，算法用MATLAB编写，简单实用，保证能够运行出来，特别适合初学者使用学习。
PCA
- PCA算法：通过将高维矩阵降维来压缩文件或是查询数据-PCA algorithm: by reducing the dimension of the high-dimensional matrix to compress the file or query data
A Comparison of SIFT, PCA-SIFT and SURF
- 包含了几种介绍sift改进算法的论文，对于了解最新的sift算法的发展非常有帮助。(Contains several papers introduced sift improved algorithm, for understanding the latest development of the SIFT algorithm is very helpful.)
PCA两种算法matlab+C++
- C++和matlab的两种算法实现PCA的源程序。(Two algorithms to achieve PCA source.)
K-Means PCA降维
- K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.(K-Means algorithm does not require the establishment of the model after the new prediction of the results, there is no corresponding tag, but only on the character
pca_2d
- PCA分析算法实现二维降维处理，实例简单易懂(PCA whitening and ZCA whitening algorithms,and also describe how you can implement them using efficient linear algebra libraries)
pca降维算法
- pca降维算法，试验已经成功，将39维数据降到12维(PCA dimensionality reduction algorithm, the test has been successful, the 39 dimensional data down to 12 dimensions)
人脸识别
- 利用PCA算法实现一个简单的人脸识别功能，测试集和训练集一共40张照片，可以自己再增加。(use PCA algorithm to realize face recognition function)
主成分分析PCA
- 用PCA算法对iris数据集进行主成分分析(The PCA algorithm is used to analyze the iris data set)
pca降维
- pca数据降维算法，很好的解决数据灾难的问题。(PCA data dimensionality reduction algorithm, a good solution to the problem of data disaster.)
NMFs算法用于实现基于人脸局部特征的人脸识别
- 实现了人脸检测和识别算法，很好的定位人脸位置(can efficiently locate the face in image.)
PCA
- 简单的数据降维算法（PCA）举例，构造随机的10维数据，降维成3维的。Sample可替换成用户数据(Examples of simple data reduction algorithms (PCA) are presented)
PCA实现特征降维
- pca和_fase_pca实现特征降维，两种算法都有所改进，特别是pca可以根据自己的需要进行相应的改进，代码清晰易懂，希望对你有帮助。(PCA and _fase_pca to achieve feature reduction, the two algorithms have improved, especially PCA can be improved according to their needs, the code is clear and easy to understand,
pcaprogram
- PCA算法的简单编程，希望有问题能进行讨论。(A simple PCA programming algorithm, hope to have problems to discuss.)
主成分分析法的原理应用及计算步骤
- PCA算法详细介绍：word版可以打印，值得与君共欣赏(PCA:Principal Component Analysis)
Face_Recog
- 实现基于PCA算法和ORL数据库的人脸识别识别百分比和识别速度可视化。(Visualization of recognition percentage and speed of recognition)
基于主分量的人脸重构
- 本实验是基于主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，采用SVM分类器在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真。
PCA-SVM-master
- PCA/SVM算法实现图像分类，分类准确率可到达90%(Image classification by PCA/SVM algorithm)
PCA
- 非常经典的特征提取算法，经常用来做降维方法，但是也可以直接用来做特征提取，很适合图像处理入门，在人脸识别也经常用到(Very classic feature extraction algorithm, often used to do dimensionality reduction methods, but can also be used directly to do feature extraction, it is suitable for image processing, in fa
pca
- 深度学习中的PCA,和白化算法，对深度学习非常有帮助(PCA in deep learning, and albino algorithm, are very helpful for deep learning)