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搜索资源 - pca algorithm in image in matlab
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包括常用的IHS,PCA 加权图像融合三种算法的Matlab源代码,Which are used in the IHS, PCA-weighted Image Fusion Algorithm three Matlab source code
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1.BP神经网络进行模式识别
2.用BP网络对非线性系统进行辨识
3.一个神经网络PID控制器
4.图像处理的PCA算法
5.图像处理的穷举算法-1.BP neural network pattern recognition 2. Using BP network identification of nonlinear systems 3. A neural network PID controller 4. The PCA algorithm for image process
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We propose an algorithm for facial expression recognition which can classify the given image into one of the seven basic facial expression categories (happiness, sadness, fear, surprise, anger, disgust and neutral). PCA is used for dimensionality red
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) 使用分块的主成分分析方法(PCA)对人脸图像进行压缩编码。针对PCA方法计算量大的缺点,首先把问题转化成奇异值分解(SVD)问题,然后设计了特征空间的更新算法,通过递推,简化每一步计算的计算量,达到了实时编码的要求。 4) 在Windows平台下基于Video for Windows(VFW)接口开发了人脸视频图像编码和解码的实验系统,该系统实现了图像采集、图像显示、编码、解码等功能。-) The use of sub-blocks of principal component analys
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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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用matlab编程，程序将PCA算法用于图像中物体轮廓提取，可以看到在轮廓处，特征值会出现剧烈震荡-With matlab programming, program the PCA algorithm is used to extract the outline of objects in the image, you can see in the outline at the eigenvalues will be turbulent
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1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点：
a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctive
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用PCA算法在matlab平台上对图像进行压缩与解压缩，内含测试图像，能直接在matlab上运行使用，对学习PCA算法有帮助。-PCA algorithm used in matlab platform for image compression and decompression, containing the test images, can be run directly on matlab, PCA algorithm is helpful for learning.
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这是一个在MATLAB中实现的基于PCA算法的人脸图像处理代码-This is based on PCA algorithm of a face image processing code implemented in MATLAB
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此代码为matlab代码，分为两个部分。第一部分实现K均值聚类算法应用它来压缩图像。在第二部分中，你将使用主成份分析法pca来实现人脸图像的低维表示。
-This code for the matlab code, is divided into two parts. The first part of the implementation of the K means clustering algorithm to compress the image. In the second par
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关于神经网络控制，yuOVyhV参数在MATLAB中求图像纹理特征，车牌识别定位程序的部分功能，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，UZZibQT条件本程序的性能已经达到较高水平，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- On neural network control, yuOVyhV parameter In the MATLAB image texture feature, Part of the license plate recognition locator fe
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，iKLLBOZ参数包括广义互相关函数GCC时延估计，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，外文资料里面的源代码，PSnpgKU条件基于matlab GUI界面设计,在MATLAB中求图像纹理特征。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, iKLLBOZ parameter Including the generalized cross-corr
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在MATLAB中求图像纹理特征，时间序列数据分析中的梅林变换工具，借鉴了主成分分析算法（PCA），供做算法研究人员参考，抑制载波型差分相位调制，关于小波的matlab复合分析。- In the MATLAB image texture feature, Time series data analysis Mellin transform tool, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Algorithm for re
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一些自适应信号处理的算法，借鉴了主成分分析算法（PCA），一种流形学习算法（很好用），在MATLAB中求图像纹理特征，D-S证据理论数据融合，利用自然梯度算法。- Some adaptive signal processing algorithms, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), A fluid manifold learning algorithm (good use), In the MATLAB imag
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现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，是国外的成品模型，这个有中文注释，看得明白，借鉴了主成分分析算法（PCA），大学数值分析算法，在MATLAB中求图像纹理特征，PLS部分最小二乘工具箱,一种流形学习算法（很好用）。- Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, Foreign model is finished, The Chinese have a comment, understand it
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多目标跟踪的粒子滤波器，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，pwm整流器的建模仿真，主要为数据分析和统计，包括随机梯度算法，相对梯度算法，在MATLAB中求图像纹理特征，有小波分析的盲信号处理。- Multi-target tracking particle filter, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Modeling and simulation pwm rectifier
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人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，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，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
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Andrew Ng Cousera 机器学习K-means勇于图像压缩 以及主成分分析PCA用在人脸识别，源代码以及说明文档。(Andrew Ng Cousera machine learning , the K-means clustering algorithm and apply it to compress an image. In the second part, you will use principal component analysis to find a low-dime
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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
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使用pca方法对图像进行特征提取，对训练集的20个人的共一百张人脸进行训练，使用adaboost算法生成强分类器，可以对测试集的人脸图片进行识别，且识别率较高(The PCA method is used to extract the features of the image, and the training is carried out for a total of 100 faces of 20 people in the training set. The AdaBoost algor
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