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搜索资源 - face feature extraction matlab
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人脸特征提取经典PCA方法的matlab源码，做这方面的朋友不妨试试。,Human Face Feature Extraction classic PCA method matlab source code, make friends in this area worth a try.
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pca人脸特征提取，可以根据需要提取不同维数的特征脸。,pca facial feature extraction, can extract the characteristics of the different dimensions of the face.
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用主成分分析法提取人脸图像特征的程序，算法理论依据是K-L变换,Principal Component Analysis with face image feature extraction process
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此方法采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取，用libsvm库函数的SVM分类器对图像分类。,This method uses the classical PCA on the face image feature extraction, with the libsvm library function of SVM classifier for image classification.
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这是一个用vc++实现的基于肤色的人脸识别系统，包括人脸的检测、定位，特征提取、识别。-This is a used vc++ Achieve color-based face recognition systems, including face detection, location, feature extraction, identification.
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基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码-Gabor-based feature extraction and artificial intelligence source code of face detection system
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这是一个人脸识别的程序，先对图像预处理，然后用PCA进行特征提取。-This is a face recognition process, first on the image pre-processing, and then use PCA for feature extraction.
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子空间学习的代码，主要包括人脸识别中常用的特征提取算法如pca lda 以及目前常见的流行学习的相关代码-Subspace learning the code, mainly including commonly used in face recognition feature extraction algorithms such as pca lda and the current prevalence of common learning-related code
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一套由matlab编写的自然人脸特征提取与相似分析系统的一部分。-A set of natural persons prepared by the matlab face feature extraction and similarity analysis system.
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通过人脸图像归一化，人脸检测，特征提取等处理后，实现人脸识别功能-Through the Human face image normalization, face detection, feature extraction, such as treatment, the realization of face recognition feature
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this source code of gabor feature extraction for face recognition.-this is source code of gabor feature extraction for face recognition.
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KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法-KPCA and SVM for face recognition SVM together to improve the classification results from KPCA is a kernel function in SVM a better feature extraction method
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利用MATLAB 实现SVD特征提取和人脸重构-Use MATLAB to achieve SVD Face Feature Extraction and Reconstruction
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pca 特征提取的源代码，对人脸识别很有帮助，-pca feature extraction of the source code, useful for face recognition,
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AR人脸库进行DCT变换，然后使用Fisher discriminant analysis 进行特征提取，使用cos分类器进行人脸分类。-AR Face Database for DCT transform, and then use the Fisher discriminant analysis feature extraction, using cos classifier for human face classification.
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人脸识别程序，采用的是knn分类器，基于类内类间距离准则，特征提取。-Face recognition process, using the knn classifier, based on within-class inter-class distance criteria, feature extraction.
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编程是由pca和lda结合的脸部特征提取，用于三维图像。-multilinear principal component analysis combined with Linear discriminant analysis 3D face feature extraction.
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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Face Detection using Gabor feature extraction and neural network by matlab
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pca又称主成分分析，主要用来提取图像的主要成分，作为特征提取一个重要算法，将其用于人脸识别-pca, also known as principal component analysis, mainly used to extract the main component of the image, as a key feature extraction algorithm, be used in face recognition
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