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PCA---主成分分析 LDA---线性区别分析此类实现结合两者的有缺点实现图像模式识别,其中需要有矩阵类-PCA principal component analysis --- --- LDA linear discriminant analysis combining the two to achieve such a flawed it Image is pattern recognition, which requires matrices
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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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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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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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手写体识别中，对于阿拉伯数字的识别。常用的模式分类方法都可以应用。这个小程序使用的方法是线性判别分析-Handwriting recognition, for identification of Arabic numerals. Commonly used pattern classification methods can be applied. This small program uses the method is linear discriminant analysis
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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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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
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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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Integrating Independent Components and Linear Discriminant Analysis
for Gender Classification
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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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基于二维线性鉴别分析的人脸识别，在ORL人脸库进行了识别率的测试-Two-dimensional Linear Discriminant Analysis for Face Recognition.
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偏最小二乘线性判别分析， 以及变量选择方法-partial least squares-linear discriminant analysis
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：步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来，步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注。对某个
人的一个步态序列利用动态 Viterbi 算法得到一个样本姿态序列，对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序
列，对特征姿态采用主成分分析法和线性判别分析法处理特征空间，并用最近邻法进行识别。利用 CASIA 数据库对本文方法进行验证，
取得了较高的识别率，并对体形变化具有较强的鲁棒性-Human gait recognition is the p
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二维线性鉴别分析（2DPLA）算法的C++实现，可以用于实际工作和学习中-Two-dimensional linear discriminant analysis (2DPLA) C++, the algorithm can be used in practical work and learning
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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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Extracting discriminatory features from images is a crucial task for biometric recognition. For this reason, we have developed a new method for the extraction of features from images that we have called local binary linear discriminant
analysis (LB
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The small sample size problem is often encountered in pattern recognition. It results in the singularity of the within-class scatter matrix S,? in Linear Discriminant Analysis (LDA). Dijjrent methods have been proposed la
solve this problem in face
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Fisher 线性判别分析算法matlab实现及感知器算法实现-Fisher linear discrimination analysis，perceptron
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