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文件名称:pca

  • 所属分类:
  • 标签属性:
  • 上传时间:
    2015-09-25
  • 文件大小:
    1.09mb
  • 已下载:
    0次
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介绍说明--下载内容来自于网络,使用问题请自行百度

人脸搜索简单实现,使用主成分分析算法(PCA),依赖opencv,对若干张人脸图片进行PCA降维处理,然后将输入人脸图片与降维后的数据做比较,根据权重输出结果,权重越大则人脸越相似-Simple face search, using the principal component analysis (PCA) algorithm, opencv, for a number of face images for PCA dimension reduction, and then the input image and reduce the dimension of the data to do a comparison, according to the weight of the results, the greater the weight of the face more similar
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

pca/Debug/pca.Build.CppClean.log
pca/Debug/pca.log
pca/Debug/pca.obj
pca/Debug/pca.pch
pca/Debug/pca.tlog/cl.command.1.tlog
pca/Debug/pca.tlog/CL.read.1.tlog
pca/Debug/pca.tlog/CL.write.1.tlog
pca/Debug/pca.tlog/link.command.1.tlog
pca/Debug/pca.tlog/link.read.1.tlog
pca/Debug/pca.tlog/link.write.1.tlog
pca/Debug/pca.tlog/pca.lastbuildstate
pca/Debug/stdafx.obj
pca/Debug/vc120.idb
pca/Debug/vc120.pdb
pca/faces/1_1.jpg
pca/faces/2_1.jpg
pca/haarcascade_frontalface_alt.xml
pca/list.txt
pca/pca.cpp
pca/pca.vcxproj
pca/pca.vcxproj.filters
pca/positive/1.jpg
pca/positive/10.jpg
pca/positive/100.jpg
pca/positive/101.jpg
pca/positive/102.jpg
pca/positive/103.jpg
pca/positive/104.jpg
pca/positive/11.jpg
pca/positive/12.jpg
pca/positive/13.jpg
pca/positive/14.jpg
pca/positive/15.jpg
pca/positive/16.jpg
pca/positive/17.jpg
pca/positive/18.jpg
pca/positive/19.jpg
pca/positive/2.jpg
pca/positive/20.jpg
pca/positive/21.jpg
pca/positive/22.jpg
pca/positive/23.jpg
pca/positive/24.jpg
pca/positive/25.jpg
pca/positive/26.jpg
pca/positive/27.jpg
pca/positive/28.jpg
pca/positive/29.jpg
pca/positive/3.jpg
pca/positive/30.jpg
pca/positive/31.jpg
pca/positive/32.jpg
pca/positive/33.jpg
pca/positive/34.jpg
pca/positive/35.jpg
pca/positive/36.jpg
pca/positive/37.jpg
pca/positive/38.jpg
pca/positive/39.jpg
pca/positive/4.jpg
pca/positive/40.jpg
pca/positive/41.jpg
pca/positive/42.jpg
pca/positive/43.jpg
pca/positive/44.jpg
pca/positive/45.jpg
pca/positive/46.jpg
pca/positive/47.jpg
pca/positive/48.jpg
pca/positive/49.jpg
pca/positive/5.jpg
pca/positive/50.jpg
pca/positive/51.jpg
pca/positive/52.jpg
pca/positive/53.jpg
pca/positive/54.jpg
pca/positive/55.jpg
pca/positive/56.jpg
pca/positive/57.jpg
pca/positive/58.jpg
pca/positive/59.jpg
pca/positive/6.jpg
pca/positive/60.jpg
pca/positive/61.jpg
pca/positive/62.jpg
pca/positive/63.jpg
pca/positive/64.jpg
pca/positive/65.jpg
pca/positive/66.jpg
pca/positive/67.jpg
pca/positive/68.jpg
pca/positive/69.jpg
pca/positive/7.jpg
pca/positive/70.jpg
pca/positive/71.jpg
pca/positive/72.jpg
pca/positive/73.jpg
pca/positive/74.jpg
pca/positive/75.jpg
pca/positive/76.jpg
pca/positive/77.jpg
pca/positive/78.jpg
pca/positive/79.jpg
pca/positive/8.jpg
pca/positive/80.jpg
pca/positive/81.jpg
pca/positive/82.jpg
pca/positive/83.jpg
pca/positive/84.jpg
pca/positive/85.jpg
pca/positive/86.jpg
pca/positive/87.jpg
pca/positive/88.jpg
pca/positive/89.jpg
pca/positive/9.jpg
pca/positive/90.jpg
pca/positive/91.jpg
pca/positive/92.jpg
pca/positive/93.jpg
pca/positive/94.jpg
pca/positive/95.jpg
pca/positive/96.jpg
pca/positive/97.jpg
pca/positive/98.jpg
pca/positive/99.jpg
pca/ReadMe.txt
pca/stdafx.cpp
pca/stdafx.h
pca/targetver.h
pca/Debug/pca.tlog
pca/Debug
pca/faces
pca/positive
pca

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