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这是用于人脸识别的经典人脸库，人脸识别的实验和验证都是在这些基础库上完成的，它是yale人脸库，包含不同人脸的各种姿态，对做实验极为有用-This is a classic for Face Recognition Face database, face recognition and verification experiments are those at the finish on the basis of the Treasury, it is yale face database th
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简单的人脸识别Matlab程序。附带耶鲁人脸库。可供识别使用。-Face Recognition simple Matlab program. With the Yale face database. Used for identification.
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人脸识别matlab程序，yale人脸库上实现，三阶近邻法-Face recognition matlab process, yale face database on the realization of third-order neighbors method
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这是读好的ORL 和YALE人脸库数据， 用LODA加载后， 变量train 代表是训练样本， test 代码是测试样本。-This is a good time ORL and Yale face database data, using Loda loaded, variable train representatives training samples, test code is to test the samples.
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Face recognition application tested on yale face database
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标准YALE人脸库，供指纹识别实验使用。图像以位图格式保存。无压缩-YALE face database standards for experimental use of fingerprint identification. Image to a bitmap format. No compression
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YALE 人脸数据库，人脸识别的好工具，15个人，每个人11副图像-YALE face database, face recognition a good tool, 15 individuals, each 11 images
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这是著名的人脸库，可以对人脸识别算法进行测试，该人脸库是被广泛使用的人脸库之一。-This is a well-known face database, face recognition algorithms can be tested in the face database is widely used as one face database.
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Yale人脸库（美国）：
耶鲁大学，15人，每人11张照片，主要包括光照条件的变化，表情的变化等。-Yale Face Database (U.S.):
Yale University, 15 people, each 11 photos, mainly including changes in lighting conditions, expressions of the change.
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特征提取是模式识别研究领域的一个热点.本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法.谊方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法.在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性.-Feature extraction is a hot field of pattern recognition research. In this paper, which is based on independent com
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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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
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Yale人脸数据库，用与人脸识别，包括15个人，每人11张图片-Yale face database, use and recognition, including 15 individuals, each of 11 pictures
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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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标准的图像处理yale人脸数据库，并且分辨率也是标准的，数字图像处理的人可以参考-Standard image processing yale face database, and the resolution is also standard, digital image processing can refer to
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一种一致最优的KFDA人脸识别方法，在Yale Face Database人脸数据库的试验结果证实了该方法的有效性。
-One of the most optimal KFDA face recognition method
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原始Yale人脸库，其中包括15个人的人脸，每个人11幅图像，图像格式为100*100的bmp格式。-original Yale face database
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人脸库：包括ORL、YALE、MIT、AT&T等人脸库图片，可用PS打开。-Face database include: ORL, YALE, MIT, AT & T face database, such pictures available PS opens.
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基于Yale人脸数据库的人脸识别，识别率达到90.67 -The face recognition based on Yale face database,and the the recognition rate is 90.67
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yale人脸数据库，经典的人脸库，很难找到的资源，用于人脸检测与识别。-yale face database, the classic face database difficult to find resources for face detection and recognition.
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