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使用基于PCA+KNN算法实现的人脸识别，本算法的优点在于使用的是基于2DPCA的方法，计算时间更短，效率更高。-PCA+ KNN-based face recognition algorithm, the advantage of this algorithm is based on the use of 2DPCA method in calculating the time is even shorter, more efficient.
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首先进行小波变换，在此基础上进行pca特征提取，在进行lda特征提取，用于人脸识别-First, wavelet transform, in this based on pca feature extraction, feature extraction during lda for face recognition
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利用小波进行一级特征提取，在此基础上采用2dpca进行二级特征提取，用于人脸识别。-Carried out a wavelet feature extraction, in this based on the use of 2dpca for two feature extraction for face recognition.
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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模块pca, 在人脸识别中进行特征提取，速度效率比PCA要高，基于ORL人脸库上进行试验。-In face recognition module pca feature extraction by speed, efficiency, than pca based on ORL face database on the test.
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MATLAB FACE RECOGINION,讲述了MATLAB，在人脸识别中的应用，主要基于子空间的PCA方法。-The MATLAB FACE RECOGINION, about MATLAB, in face recognition, PCA method is mainly based on subspace.
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人脸特征提取与识别matlab程序，主要提取了PCA特征、SVM分类和核方法分类等，代码可以直接使用-Face recognition based on PCA features and Kernel methods, which is used in pattern extraction.
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基于PCA主成分分析算法和Yale人脸数据库，采用Matlab语言实现的人脸识别程序，整个程序分为预处理、训练、识别、GUI界面控制等几个模块，注释清晰，通俗易懂。(Based on PCA principal component analysis algorithm and Yale face database, the face recognition program is implemented in Matlab language. The whole program is divide
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