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搜索资源 - pca based reconstruction
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基于主成分分析方法的人脸重构，使用ORL人脸数据库-the face reconstruction based on PCA method
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在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验.
-Or Yale in the ORL face database, complete the standard pattern recognition tasks. With the PCA and kernel-based PCA (KPCA) method to complete the reconstruction of face image and reco
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基于PCA的人脸识别，样本归一化，特征脸，人脸重建-PCA-based face recognition, sample normalization, eigenface, face reconstruction
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运用主成分分析PCA的方法，实现人脸的重建-Based on principal component analysis PCA face reconstruction
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提出一种基于主成分分析(PCA)分解的图像融合框架。对源图像进行主成分分析,依据前几个主成分重建图像,经过下采样过程得到近似图像,对近似图像进行上采样,得到上层图像的差异图像(即细节图像),将最底层近似图像与各层细节图像进行累加完成图像的重构-The proposed fusion framework based on principal component analysis (PCA) decomposition. Principal component analysis of the sou
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Principal component analysis (PCA) is a popular tool for linear dimensionality reduction and feature extraction. Kernel PCA is the nonlinear form of PCA, which is promising in exposing the more complicated correlation between original high-dimensiona
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Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的，首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间，然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。程序中使用参数寻优的方法来寻找最佳投影维数，以达到比较理想的识别效果。-The Fisherface method implemented in the PCA data reconstruction based on the completion of the first use of PCA project
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基于ORL人脸库 PCA人脸识别的人脸重建-Based on the ORL face database PCA Face Recognition Face reconstruction
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基于主元分析（PCA）的迷幻连超分辨率重建 通过利用PCA及图像数据库将低分辨率的人脸进行重建-Based on principal component analysis (PCA) psychedelic even super-resolution image reconstruction through the use of PCA and low-resolution face database will be rebuilt
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(1)Bayes分类
已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？
(2)聚类
使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析
(3)鉴别分析
在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。
用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification
Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat
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Wavelet based Image Reconstruction Gradient Data
Fast morphological reconstruction of large logical masks.
Kernel PCA and Pre-Image Reconstruction
Reconstruction of image projections by Algebraic Reconstruction Technique
Image Reconstruction
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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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