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邻法实现图像识别
- 用ｋ近邻法实现图像识别，程序比简单，需要训练集
VectorQuantization
- 矢量量化进行压缩。直接执行，然后程会停下来，让你输入你所需要的训练集。你只要输入1-13之间的任何一个。值越大，速度越慢，效果越好。请根据你的具体情况选择。
sort
- 分类问题是利用已知类别的样品（训练集）来构造分类器，其训练集样品是已知类别的，所以又称为有监督学习。
PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
SR_1
- 基于分块的人脸图像超分辨率学习算法实验平台，利用学习到的训练集图像信息对低分辨率图像超分辨率，并可以查看超分辨率后的图像块匹配结果（用鼠标双击结果显示窗口中的实验图像），可以设置实验参数。-Block-based face image super-resolution algorithm for the experimental platform to learn, learning to use the training set of low-resolution image informat
win32_cutface
- 基于opencv得人脸图像训练集鼠标剪切保存-Opencv was based on face image training set mouse shear Save
PatternRecognition
- 人脸识别 使用k-近邻法分类 区分不同的人 使用K-近邻法实现对指定人脸图片的识别。 训练集和测试集的划分 -Recognition of face in pattern recognition,By KNN space representation theorem
daima
- （压缩包里一共有5个代码） pca+lda+粗糙集+模糊神经网络 saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat 1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat 2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat
SVM_FACE
- 基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~ 言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了 对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法 IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
anlujingdutu
- 源代码是主要是用于目标分类时按路径分别读取训练集和测试集图像进行特征提取或其他操作的。-Source code is primarily used for target classification, were read by the path the training set and test set of image feature extraction or other operations.
PCA_Face_Recognition
- 特征脸识别算法的完全Matlab实现，内附有详细的训练集、测试集和使用说明-Eigenface algorithm to achieve the full Matlab, enclosing a detailed training set, test set and instructions for use
PCA_based-Face-Recognition-System
- 运行成功。用于人脸识别的PCA程序，里面包含训练集和测试集，很好。-PCA_based Face Recognition System.
ICA-face-recognition
- 主要是用独立主成分分析，做人脸识别，通过训练集和测试集的比对，得出识别率-ICA face recognition
2dpca
- 主要用2D_PCA进行人脸识别，对训练集和测试集中的人脸进行比对。-2D_PCA face recognition
a3
- 人脸识别中的主成分分析方法，通过对训练集和测试集的比对匹配，来输出识别率。-Face Recognition in the principal component analysis, through the training set and test set than on the match, to output the recognition rate.
recognition
- 图片的匹配识别过程，自行导入训练集和测试集-picture matching recognition.please input testing and training set
face_detection
- 基于肤色和长宽比的人脸识别程序，需要添加训练集和测试样本，采用动态K均值聚类，适用于模式识别初学者~-Need to add color and aspect ratio-based face recognition program, the training set and test samples, using dynamic K-means clustering, pattern recognition beginners ~
plateidentify
- 车牌识别 opencv 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-License plate recognition opencv The first open a picture and then follow the order of grayscale, binary, gray stretch,
ASMTrainSet
- active shape models训练集-an active shape the models training set
人头训练正负样本数据集
- 用来训练人头识别模型的正负样本数据集，正样本数据已经resize化。(The positive and negative sample data set is used to train the head recognition model, and the positive sample data has been resize.)