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搜索资源 - Face Recognition Using LDA-Based
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它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)等等
Malic is realtime face recognition system
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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Complete Face Recognition System using LDA (with visiable training image set and testing image set-Complete Face Recognition System using LDA
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基于LDA算法的人脸识别，使用ORL人脸数据库做实验，达到95 的识别率-LDA algorithm-based face recognition using ORL face database experiment, 95 recognition rate
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attendence project using face recognition system based on pca and lda algorithm
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it is based on face recognition using lda
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基于LDA线性辨别分析的人脸识别算法，采用KNN分类器，可直接运行，自带数据库，识别率有88 。-LDA face recognition algorithm based on linear discriminant analysis, using KNN classifier, can be directly run, comes with a , the recognition rate of 88 .
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基于LDA的人脸识别系统，使用MATLAB编程。内有50个训练样本。-Face recognition system based on MATLAB, using LDA programming.
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利用matlab实现基于NLDA的人脸识别算法，如有需求做RLDA和bagging NLDA并利用sum rule或者majority rule请参照http://shop.zbj.com/14563255/sid-1213623.html-Matlab codes for NLDA, bagging NLDA, random sampling LDA, Integrating Random Subspace and Bagging for LDA Based Face Recognition
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利用matlab实现NLDA人脸识别算法，更详细的random sampling LDA, bagging NLDA和整合LDA算子利用majority vote 和sum rule的matlab 代码，人脸库使用ORL库或者XM2VTS库，地址：http://shop.zbj.com/14563255/sid-1213623.html- matlab codes for NLDA face detection, the face s are ORL. More details about r
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