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搜索资源 - pca lda recognition rate
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现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小，协方差矩阵一般是可逆的，且识别率较高。-existing algebra feature extraction method using a majority of th
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这是一个LDA函数，先做PCA，再做LDA，不影响识别率-This is an LDA function, first PCA, again LDA, does not affect the recognition rate
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（压缩包里一共有5个代码）
pca+lda+粗糙集+模糊神经网络
saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat
1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat
2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat
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人脸识别的源代码 经典的pca和lda人脸识别
实现的成功率有待改进 好的可以达到70 -Face recognition source code for pca and lda classic face recognition could be improved to achieve a good success rate can reach 70
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有
着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提
取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像
的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深
入研究。
针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该
算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛
可
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本文介绍了 DSP6711的硬件特性 分析了人脸检测、 识别的原理及算法的选型 运用基于 DCT变换域的 LDA的特征提取方法 ,实现了人脸的自动识别。在 Yale人脸库上的实验结果表明本算法识别率要比直接用 PCA进行特征提取的方
法要好-This article describes the DSP6711 hardware features analysis of face detection, recognition of the principle and algorithm se
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这是自己毕业设计做的PCA和LDA的结合，训练和识别别过程都有，用的是ORL库里的图像，具有较高的识别率！
-This is a combination of PCA and LDA graduation design, training and do the process of the identification with ORL library of images, has a high recognition rate!
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人脸识别程序，包括PCA，LDA特征提取，内含GUI界面，数据库生产，识别率等-Face recognition program, including PCA, LDA feature extraction, contains GUI interface, database production, recognition rate
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各种算法用于人脸识别，各个算法的识别率都不错，有lda,pca等算法(Various algorithms are used for face recognition, and the recognition rate of each algorithm is good. There are algorithms such as LDA, PCA and so on)
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