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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
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本方法采用pca进行特征提取，knn分类器进行人脸识别。-The method of feature extraction using pca, knn classifier for face recognition.
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采用PCA对人脸特征进行抽取，用SVM多累分类器对人脸进行识别，有操作界面-Using PCA for facial feature extraction, and more tired with the SVM classifier for face identification, a user interface
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5-fold cross valication for Face recognition using PCA, SVM and KNN.
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基于PCA和SVM的人脸识别系统的实现，实验数据采用ORL人脸库。-Based on the PCA and the SVM face recognition system is realized, the experiment data using ORL face database.
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利用SVM和PCA结合的方法进行的人脸识别实验，希望对于初学模式识别的人有所帮助-Face recognition experiments using SVM and PCA methods, hoping to be helpful for beginner pattern recognition
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使用pca+svm进行人脸识别的代码，很详细-detailed code for face recognition using pca+svm
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人脸识别系统采用了LBP PCA 2CKPCA 2BSVM算法实现的，效率高。-Face Recognition System using LBP PCA 2B KPCA 2B SVM algorithm, and high efficiency.
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用MATLAB实现基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的人脸识别系统，打开运行FR_GUI函数即可，我放在E盘中的，注意一下路径，当前识别率一般，也欢迎交流指正1127851044@qq.com，谢谢。-Using MATLAB analysis (PCA) based on principal component analysis and support vector machine (SVM) face recognition system to open the run FR_G
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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)
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利用主成份分析 SVM 实现 人脸识别(Using principal component analysis SVM to realize face recognition)
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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)
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