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Linear Discriminant Analysis算法，此压缩包中已经带有大量train和test的相关图片，用于做人脸识别。LDA算法也可以用于其他领域如语音信号处理，此代码仅供研究，请勿用于商业！
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线性判别分析（LDA）用于特征选择，可以对数据集或者图像提取有用特征，用于分类或者聚类等机器学习应用中-Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature selection, application in dataset or image feature extraction, for classification or clustering applications in machine learning
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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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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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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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基于线性鉴别分析的人脸识别。本程序在ORL人脸库上进行了实验，检验LDA算法的识别率-Linear Discriminant Analysis for Face recognition.
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基于线性判别的人脸识别，本设计对主成分分析和线性判别两种子空间方法进行了深入研究，包括LDA及其在人脸识别应用的若干问题-Face recognition based on linear discriminant, the design of the principal component analysis and linear discriminant subspace methods are two in-depth study, including the LDA and its Appl
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这是模式识别中经典的LDA（线性鉴别分析）的matlab程序，对模式识别人员极有用。-This is the classic pattern recognition LDA (linear discriminant analysis) of the matlab program, very useful for pattern recognition staff.
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线性鉴别分析，是信号处理中一种用来筛选所需信号的常用方法。其基本思想是选择使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向，从而使得样本在该方向上投影后，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。在Fisher思想的基础上，Wilks和Duda分别提出了鉴别矢量集的概念，即寻找一组鉴别矢量构成子空间，以原始样本在该子空间内的投影矢量作为鉴别特征用于识别。-Linear Discriminant Analysis:Fisher R A. The use of multiple measurem
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线性判别分析LDA人脸识别代码，识别率计算-Linear discriminant analysis LDA face recognition code recognition rate
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里面包含了步态识别的整一套流程的代码实现，包括从视频流里面提取图片帧，背景建模，提取运动目标（运动检测），形态学处理（膨胀与腐蚀，连通性检测），归一化大小，步态能量图的构建，主成分分析（PCA）降维,线性判别分析（LDA）分类等等功能的代码实现。均通过测试。-Contains the gait recognition of the whole process of a set of code, including the extraction and picture frames from th
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线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher 线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法,新手学习的良好素材-Linear discriminant analysis (Linear Discriminant Analysis, LDA), also known as Fisher linear discriminant (Fisher Linear Discriminant, FL
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用于降维的matlab工具包，包括PCA，LDA，LLE，等-Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction
Principal Component Analysis (PCA)
Probabilistic PCA
Factor Analysis (FA)
Classical multidimensional scaling (MDS)
Sammon mapping
Linear Discriminant Analysis (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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线性判别分析LDA降维算法，类内距离最小，类间距离最大，训练、测试、分类完整的处理流程-Linear discriminant analysis LDA dimensionality reduction algorithm, the smallest within-class distance, the maximum distance between the classes, training, testing, processing complete classification
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matlab平台实现人脸识别，通过PCA降维后再通过线性判别分析LDA实现人脸匹配。内附ORL人脸数据库，运行main函数即可输出结果-Matlab platform to achieve face recognition, PCA dimensionality reduction and then through linear discriminant analysis LDA face matching. Contains ORL face , run the main function t
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