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Face Recognition, Face Detection, Lausanne Protocol, 3D Face Reconstruction,
Principal Component Analysis, Fisher Linear Discriminant Analysis,
Locality Preserving Projections, Kernel Fisher Discriminant Analysis,Face Recognition, Face Detection, L
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这是一个MATLAB工具箱包括32个降维程序，主要包括 pca,lda,MDS等十几个程序包，对于图像处理非常具有参考价值- ，This Matlab toolbox implements 32 techniques for dimensionality reduction. These techniques are all available through the COMPUTE_MAPPING function or trhough the GUI. The following techn
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为解决PCA不适合多指标综合分析中非线性主成分分析的问题 ,采用核主成分分析 (kpca)方法 ,对我国不同地区 16种腐乳的品质进行了综合评价。
-PCA is not suitable to address the many indicators of a comprehensive analysis of non-linear principal component analysis of the problem, using Kernel Principal Component An
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基于核函数的主分量分析法源代码，可用于人脸识别-Kernel-based principal component analysis source code, can be used for face recognition
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一个号的核主成分分析的人脸识别算法，整个程序非常的清楚明了！-A number of kernel principal component analysis for face recognition algorithms, the whole process is very easy to understand!
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有关图形图像的核主成分分析方法 一个很好的例子-Relevant graphic image of kernel principal component analysis method is a good example
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Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面-Kernel Entropy Component Analysis, by R. Jenssen, published in IEEE TPAMI 2010.
We introduce kernel entropy component analysis (kernel ECA) as a new method
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类， 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法．利用背景减法提取运动目标前景区域， 并识别出潜在候选运动目标．利
用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征， 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征． 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机， 实现多类目标的准确分类． 通过在不同视频序列上的实验验证， 提出的算法对运动目标进行较好地分类， 而且在运算速度方面较传
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基于核函数的广义判别算法，使用matlab语言编程-Principal component analysis based on kernel function algorithm, using matlab language programming
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这是外国人实现的非线性主成份分析，可下载相应的文章，可用来降维！-Applies the kernel method to unsupervised algorithms as for instance Principal Component Analysis. This gives a principled and efficient approach to nonlinear PCA
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一个号的核主成分分析的人脸识别算法，整个程序非常的清楚明了！-A number of kernel principal component analysis for face recognition algorithms, the whole process is very easy to understand!
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有关图形图像的核主成分分析方法 一个很好的例子-Relevant graphic image of kernel principal component analysis method is a good example
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有关图形图像的核主成分分析方法 一个很好的例子-Relevant graphic image of kernel principal component analysis method is a good example
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本程序使用MATLAAB R2014a 编写，基于PCA_SVM的人脸识别程序。程序包括主成份分析、SVM核函数，并附带了人脸库，使之能够直接调用人脸库图像进行人脸识别-The program uses MATLAAB R2014a written procedure based on recognition of PCA_SVM. Program includes principal component analysis, SVM kernel function, and comes face
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核主成分分析KPCA算法，经过核变换将样本映射到线性可分的高维空间，再进行PCA降维。包括训练、测试、识别整个过程-KPCA kernel principal component analysis algorithm through nuclear transformation samples are mapped to linearly separable high-dimensional space, then PCA dimensionality reduction. Including
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AN MR BRAIN IMAGES CLASSIFIER VIA PRINCIPAL
COMPONENT ANALYSIS AND KERNEL SUPPORT
VECTOR MACHINE
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