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changyongsousuosuanfa
- 常用搜索算法 光盘上包括了书上提供的例程及算法，均可在Visual C++ 6.0下编译通过。 读者可参照书籍了解程序的使用。 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -search algorithm commonly used on the CD, including a book on th
lianjizifushibie
- 联机字符识别 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -online character recognition experimental materials inside provided some experimental pattern recognition database. These "
tuojizifushibie
- 脱机字符识别 实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像” 用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数 字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。 -experimental materials inside provided some experimental pattern recognition database. These "numbers and letters images
zhiwentuxiangyuchuli
- 介绍并实现了一套完整的指纹图像预处理方法,通过剩余块处理和平滑方法改进了传统 的指纹图像分割算法 使用方向匹配的方法对指纹图像方向块进行方向滤波完成图像增强 并除去细化后存在的短线和毛刺。该算法对Secugen指纹仪采集的图像和FVC2004数据库中的指纹图像进行实验,结果表明经过预处理后的指纹图像质量得到明显增强,方便进行细节特征提取。
local_projection_entropy
- 采用局部投影熵进行人脸识别的源程序，在常见的数据库上的实验识别率较高，特别是算法对光照不敏感．
2DPCA_2DLDA.rar
- 利用2DPCA和2DLDA在ORL人脸数据库上做的人脸识别实验，注解详细，适合初学者使用，对理解PCA与LDA有很大的作用。,2DPCA and 2DLDA use in ORL face database for face recognition experiments do, comment in detail, suitable for beginners, on the understanding of PCA and LDA are very useful.
KFDA
- 此实验使用核Fisher鉴别分析（KFDA）方法在ORL人脸数据库上进行人脸识别试验。ORL标准人脸库共包含40人，每人10幅共400幅BMP图像。-This experiment the use of nuclear Fisher discriminant analysis (KFDA) method on ORL face database for face recognition test. Standard ORL face database contains a total of 40
ANewMethodofFusionofICAandLDAforFaceRecognition.ra
- 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
jiyutezhengronghehemohuhepanbian
- 提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定 位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基 准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进 行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最 近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
EyePos
- 最小邻域均值投影函数及其在眼睛定位算法.提出一种投影函数：最小邻域均值投影函数．该函数通过计算每条投影线上各像素点邻域均值的最小值 来跟踪图像中的低灰度特征．与传统的积分投影函数和方差投影函数相比，它以求最小值的局部选择性代替传统投 影函数的全局累加性，因此具有对片状噪声不敏感的特点、此外，在计算过程中，它还能记录最小值点的二维位置信 息，是一个二维的搜索算子、最小邻域均值投影函数的这些特点使其非常适合于眼睛定位．它对眼睛，特别是瞳孔，总 能够产生精确、鲁棒的响应通过在CAS—P
RadarSceneMatchingImage
- ：采用基于内容的图像检索方法，对雷达景象匹配数据库中的图像数据进行兴趣目标的查询检索与识别．由于 雷达图像具有受斑点噪音影响明显等特点，故综合运用迭代阈值选取以及区域生长的方法，进行兴趣目标(主要是 机场)的分离；由于匹配数据库中图像数据范围比较大，包含目标多，为了在检索过程中确定检索目标在图像中的 位置，预处理时，采用对同一图像多幅子图进行特征提取的方法，最终在检索时通过子图范围来确定目标在大幅图 像上的位置．由实验分析，证明在机场目标的检索识别中，这一方法是可行的．-Cont
2DPCA
- 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。用2DPCA方法完成人脸检测实验。-Standards in the ORL face database or Yale to complete the pattern recognition task. Complete with face detection method 2DPCA experiment.
Face-Recognition-System-using-FLD
- 采用了FLD算法，matlab语言，实现对人脸数据库的识别，系统附带有实验的数据库。-Using FLD to realise the face recognition. There are database in the system too.
LDA-based-matlab
- 基于LDA算法的人脸识别，使用ORL人脸数据库做实验，达到95 的识别率-LDA algorithm-based face recognition using ORL face database experiment, 95 recognition rate
PCA-based-matlab
- 基于PCA算法的人脸识别，使用ORL人脸数据库做实验，识别率为88 -PCA algorithm-based face recognition using ORL face database experiment, the recognition rate of 88
Database-digit-handwritten
- 手写体数字识别的训练数据库（MNIST）。 收集了500多位实验者的共60000个样本。-THE MNIST DATABASE of handwritten digits Four files are available on this site: train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set label
FisherFace(matlab)
- 该内容为fisherface的matlab代码，绝对可以运行，实验的数据库为ORL人脸数据库，并且在代码中很多中文注释，便于理解，为了大家方便，在压缩包中还放了fisherface的原始原始论文和PCA算法的原始论文。希望这些资料对大家有所帮助。-Fisherface matlab
FaceRecognitionPCA
- 基于PCA的人脸识别程序，特征提取采用PCA方法，分类采用近邻法进行分类，先要下载人脸数据库做实验-PCA-based face recognition program, using PCA feature extraction method, classification using nearest-neighbor classification, first download the face database to experiment
createFaceEignDatabase
- 利用一个小样本人脸样本库创建数据库ar_test.mat中的训练样本数据和待测样本数据将生产的数据库文件.mat利用FDDL程序进行测试，分类；在程序最后先利用最短距离测试提取特征的效果本文利用SVD分解，并提取了每一幅图像的前3列特征向量（前三个主成分），共计3*200个特征向量，构成一个训练样本列元素最后的简单分类测试效果在90 ，区分度较好，能够适用于其他分类器实验..后续中，选取了第一主成分，发现识别率达到100 ；选取了前33个，反而低于了90 ，不知如何解释？-Using a sma
dzp
- 地学统计学作业 地学统计学测试题 现有一批沿一维分布的地质勘探（钻探和刻槽两种方式）取样数据，存储在Access数据库中，每个样品均有铁、铜、硫三种元素的化验品位，假设每个样品的长度相同。从中任选两个工程的取样数据，完成下列任务： 1．以所选工程总长度之半为最大滞后距分别计算两个元素品位（从铁、铜、硫中任选两个）的实验变异函数值，并提供程序源代码；（30+10分） 2．选取球状模型拟合变异函数理论模型（采用直接拟合法时必须提供图形），并提供源代码；（30+10分） 3．分别对