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face recognition using LDA
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lda线性特征提取，用于人脸识别，首先进行小波特征提取后用lda提取特征。-lda linear feature extraction for face recognition, first of all, after feature extraction using wavelet feature extraction using lda.
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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这是一个很好的人脸识别的程序，首先用PCA降维，然后用LDA方法进行分类，用的是ORL人脸库。-This is a good face recognition program, the first PCA dimension reduction, classification, and then using the LDA method, use the ORL face database.
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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
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利用matlab实验人脸识别。从图像库中识别出相同人脸。主要运用LDA-Face recognition using matlab experiment. Identified from the image library same faces. The main use of LDA
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基于LDA线性辨别分析的人脸识别算法，采用KNN分类器，可直接运行，自带数据库，识别率有88 。-LDA face recognition algorithm based on linear discriminant analysis, using KNN classifier, can be directly run, comes with a , the recognition rate of 88 .
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