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此方法采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取，用libsvm库函数的SVM分类器对图像分类。,This method uses the classical PCA on the face image feature extraction, with the libsvm library function of SVM classifier for image classification.
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PCA+SVM，对图像进行降维分类，并在yale库上测试取得比较好的效果-PCA+ SVM, dimensionality reduction of image classification, and yale library to achieve better test results
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文档中包括两个文件：分别是pca人脸识别分析以及fisher人脸识别分析。文中代码包括详细的注释，读者一旦下载很快就可以上手！代码中的相关理论可以参考Dota的《模式分类》一书！- The archive consists of two documents: PCA face recognition and Fisher face recognition analysis. Text codes include detailed notes, readers will soon be abl
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包括pca和lda两个文件，先用pca降维后进行lda进行分类，用于人脸识别，实验结果很好。-It includes 2 files pca and lda. After the dimensionality reduction of pca, use lda for classification in face recognition. It has a very good experimental results.
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pca lda knn 进行分类的pca部分的代码-pca lda knn classification of the pca part of the code
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基于pca的模板匹配法，按照一定的贡献值，提取前m个主分量，用较低维数的特征来进行分类-Pca-based template matching method, in accordance with a certain contribution to the value of a principal component extraction before the m, with a lower-dimensional characteristics of the number of classif
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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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利用主成份分析PCA和傅立叶变换训练图像并用最近邻法进行识别分类-Using principal component analysis PCA and Fourier transform training images and used to identify the nearest neighbor classification method
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本程序是先用gabor小波变换对人脸图像处理，然后在用pca进行降维，最后用svm分类器进行多分类分类识别，包扩完整的orl人脸库，需注意的是，svm工具箱是用的libsvm工具箱，运行前先配置好libsvm。版本号：libsvm-mat-2[1].89-3[FarutoUltimate3.0]-This procedure is to use the human face gabor wavelet transform image processing, and then to reduce
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用pca分类器将Iris数据分开，并分析pca分类器的特点-Classifier with the Iris data pca separate and analyze the characteristics of classification pca
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一些典型的模式分类及聚类方法 包括k均值 FDA PCA LMS 贝叶斯 K近邻-The typical pattern classification and clustering methods including k-means FDA PCA LMS Bayesian K-nearest neighbor
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该算法主要是模式识别的分类算法，KNN 最近邻分类算法-The algorithm is pattern recognition classification algorithm, KNN nearest neighbor classification algorithm
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这是一个包含PCA降维的matlab程序加上用svm分类的一个程序。-This is a PCA dimensionality reduction plus matlab program contains a program with svm classification.
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使用主成分分析的方法进行英文字母识别，使用了多种限制条件的协方差矩阵进行测试-use PCA for alphabet classification
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图像处理与识别实现分类算法功能的函数PCA（主成分分析）方法-PCA (principal component analysis) function of image processing and recognition to achieve classification algorithm
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pca源程序代码，主成分分析，用于高维数据姜维，进一步用于数据分类模式识别-pca source code, principal component analysis, Jiang Wei for high-dimensional data, further data for pattern recognition classification
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This toolbox is meant to facilitate the manipulation of images and video in Matlab. Its purpose is to complement, not replace, Matlab's Image Processing Toolbox, and in fact it requires that the Matlab Image Toolbox be installed. Emphasis has been pl
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主成分分析，提取图像中的SIFT特征点，用于图像识别和分类(Principal component analysis (PCA), extracting SIFT feature points in images for image recognition and classification)
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基于多光谱影像的地物分类预处理算法，使用matlab将数据tif影像打开，并展示，在数据波段中，使用PCA算法，使得信息集中利于分类。(Preprocessing algorithm of object classification based on multi spectral image)
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先用PCA降维，在利用支持向量机进行分类，这个分类是二分类，所以PCA的降维降到两维即可分类。(Firstly, PCA dimensionality reduction is used to conduct classification with support vector machine. This classification is binary classification, so the dimensionality reduction of PCA can be reduced t
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