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人脸识别程序svm，matlab的
- 人脸识别程序svm，matlab的……初次上传多多指教,Face Recognition procedures svm, matlab ... ... the initial upload of the exhibitions
matlab-PCA 基于matlab的PCA人脸识别完成程序
- 基于matlab的PCA人脸识别完成程序，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以复制到matlab即可，成功运行，及最后的识别检验-A full implementation of ICA,PCA,LDA,svm,in both orginal and incremental in model of real time learnign for face recognition
svm
- 关于svm支持向量机的算法，对于研究手势识别和人脸识别有很*价值。-About svm support vector machine algorithms, gesture recognition and face recognition for the study of great reference value.
FaceRec
- 基于matlab2008的人脸识别系统，使用了PCA +Adaboost与PCA+svm分别实现了人脸识别，使用了orl人脸库，给一个人的图片就可以识别此人身份，识别率高达84 -Matlab2008 face recognition system based on use of the PCA + Adaboost achieved with the PCA+ svm face recognition, respectively, using the orl face database
Adaboostzddddg
- 很好的关于人脸识别的毕业论文，从中国知网付费下载得到，《Adaboost人脸识别及其应用研究 》希望对大家有用。-About Face Recognition of good theses, pay-per-download from the Chinese HowNet be, " Adaboost Face Recognition and Its Application" I hope useful to everyone.
svm
- svm用于人脸识别，效果还行！matlab，可以学习！-face recognize based on svm，its nice to learn！
2DLDAwiththesvm-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (svm)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的svm 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+svm算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
chapter13
- 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》6 支持向量机,综合案例——基于PCA和svm的人脸识别系统-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab to achieve" 6 support vector machines, comprehensive case- based on PCA and svm for Face Recognition Syste
svm
- 用Python写的关于svm算法的人脸识别小程序(Written in Python on the svm algorithm for face recognition applet)
基于svm的人脸识别源代码
- 本程序是介绍svm算法的matlab程序，主要用于人脸识别方面(This procedure is introduced svm algorithm matlab procedures, mainly for face recognition)
基于主分量的人脸重构
- 本实验是基于主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，采用svm分类器在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真。
svm人脸识别2
- 实现人脸识别，分类器用svm,功能非常好，改名易于理解，适合初学者(The realization of face recognition, the classifier uses svm, the function is very good, the Rename is easy to understand, suitable for the beginner.)
(PCA+svm)人脸识别
- 人脸识别，降维 加分类，主成分分析降维，支持向量机分类(Face recognition, principal component analysis reduced Vega classification, dimension reduction, support vector machine classification)
face-svm
- 用PCA和svm实现人脸识别，是经典的人脸识别Python代码(Face recognition using PCA and svm)
人脸识别
- 完整人脸识别程序和说明，该程序是中的人脸检测系统的克隆。 而神经网络，它是基于支持向量机（svm）Machin(Complete face recognition program and descr iption)
PCA+svm
- 用于人脸识别，包含了PCA及svm算法，数据集采用的ORL数据库(face recognition(PCA+svm))
PCA-svm
- 利用主成份分析 svm 实现 人脸识别(Using principal component analysis svm to realize face recognition)
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类svm分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
PCA+svm的人脸识别
- 使用pca和svm的方法对人脸进行识别和检测，最终达到人脸识别的功能(Face recognition and detection using PCA and svm methods, and finally achieve the function of face recognition)
基于PCA和svm的人脸识别系统
- 先通过图像处理提取人脸的各个特征，然后对人脸通过PCA进行降维，然后通过svm进行人脸识别(Firstly, the features of human face are extracted by image processing, then the dimension of human face is reduced by PCA, and then the face is recognized by svm)