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用主成分分析法提取人脸图像特征的程序，算法理论依据是K-L变换,Principal Component Analysis with face image feature extraction process
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此方法采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取，用libsvm库函数的SVM分类器对图像分类。,This method uses the classical PCA on the face image feature extraction, with the libsvm library function of SVM classifier for image classification.
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基于matlab的二维图像PCA特征提取-PCA feature extraction from image by matlab
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这是一个人脸识别的程序，先对图像预处理，然后用PCA进行特征提取。-This is a face recognition process, first on the image pre-processing, and then use PCA for feature extraction.
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子模式主成分分析首先对原始图像分块，然后对相同位置的子图像分别建立子图像集，在每一个子图像集内使用PCA方法提取特征，建立子空间。对待识别图像，经相同分块后，分别将子图像向对应的子空间投影，提取特征。最后根据最近邻原则进行分类。-Sub-mode principal component analysis first of the original image block, and then the same sub-image, respectively, the location of the
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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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在特征提取阶段，研究了PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA, DiagPCA, DiagPCA-F-2DPCA等多
种方法。不同于基于图象向量的PCA特征提取，由于2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和
DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵，计算量小，所以特征的提取速度明
显高于PCA方法。-In the feature extraction stage, the study of the PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA,
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matlab图像处理工具相，使用了主成分分析，ANN，SVM等方法。-This toolBox used in the image processing(feature extraction and classification)
PCA,LDA,ICA,DCT,RBF,RBE,GRNN,KNN,minimum distance,SVM, and others
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Image Feature Extraction based on PCA
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本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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在提取特征，进行特征投影之后，通常要用Mahalanobis来比较二者是不是图像，这里以PCA为例。-In feature extraction, the feature projection, the usual Mahalanobis use to compare the two is not the image, here for example PCA.
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对UCI数据集做PCA图像特征提实验，PCA是一种很重要的方法-PCA on the UCI data sets to do the image feature extraction experiment, PCA is a very important method
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人脸特征提取方法PCA，作为主流的识别算法pca降低的图像向量的维数-Facial feature extraction methods PCA, pca as mainstream recognition algorithm reduces the dimension of image vector
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pca又称主成分分析，主要用来提取图像的主要成分，作为特征提取一个重要算法，将其用于人脸识别-pca, also known as principal component analysis, mainly used to extract the main component of the image, as a key feature extraction algorithm, be used in face recognition
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结合PCA和Wavelet进行图像压缩和特征提取等方面的研究-fuse wavelet and PCA for image compression,denoise and feature extraction
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自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。
（1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。
（2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。
（3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
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模式识别特征提取，及扩展后的和特征提取，处理图像的时候可以考虑-Pattern recognition feature extraction, and expanded and feature extraction, image can be considered
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特征提取代码，提取pca_sift特征，用于图像特征提取，图像配准或匹配，可供做这方面研究的同学参考。-feature extraction image matching
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非常经典的特征提取算法，经常用来做降维方法，但是也可以直接用来做特征提取，很适合图像处理入门，在人脸识别也经常用到(Very classic feature extraction algorithm, often used to do dimensionality reduction methods, but can also be used directly to do feature extraction, it is suitable for image processing, in fa
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