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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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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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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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PIVlab - 时间分辨粒子图像测速（PIV）工具：
一种基于GUI的工具，用于预处理，分析，验证，后处理，可视化和模拟PIV数据。
使用MATLAB网络研讨会进行人脸识别代码：
使用MATLAB在线讲座的人脸识别中的主要演示文件。
Gabor特征提取：
该程序生成一个自定义Gabor滤波器组; 并使用它们提取图像特征。
主成分分析：
用于特征提取；
链码：
基于MATLAB的freeman的曲面轮廓描述(PIVlab - time resolved particle
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利用积分图的方式提取图像hog特征，用于人脸、行人检测。(Using the integral plot to extract the image hog feature, for human face, pedestrian detection.)
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