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自己写得特征PCA降维的代码，性能非常不错,PCA code for dimension reduction
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普通降维方法汇总，PCA，LDA,isomap-Summary of general dimension reduction methods, PCA, LDA, isomap .......
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快速PCA计算方法，有效实现降维等操作，和特征选择-Fast PCA method of calculation of effective dimension reduction and other operations, and feature selection
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PCA+LDA人脸识别，识别率高于单独PCA或LDA算法。需要matlab dimension reducation toolbox。-Face verification using PCA and LDA fusion. Better performance than single PCA or LDA algorithm. The image database is included. Matlab dimension reduction toolbox is requrired.
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光谱空间的主成分分析 PCA ：旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合标。-Principal component analysis of spectral space PCA: dimension reduction ideas to use to index into a few more comprehensive standard.
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主成分分析，一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题，主要用于数据降维-PCA，a kind of statistical analysis method which master the main self-contradict of things, it can resolve the main factors from multiple things reveal the nature of things, simplify
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实现pca功能，进行数据降维，使算法简单化-Realize pca functions, to data dimension reduction, the method is simple
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pca算法的matlab实现，进行数据的降维处理-Pca algorithm matlab, the data dimension reduction processing
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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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pca主成分分析法 自己编写的 用于数据降维 减少数据分析时的计算量和计算时间-Pca principal component analysis their writing for data dimension reduction reduce data analysis calculation and computing time
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OpenCV中PCA实现人脸降维，基于QT实现-OpenCV PCA face dimension reduction
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图像处理中经典的PCA算法，几乎每一步的降维之前都要用到 实用性很强-PCA classical image processing algorithms, almost every step of dimension reduction should be used in very practical before
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利用欧氏距离测试ar人脸数据库，该处的数据库经过了PCA降维处理；
训练样本为共计100个人的700幅图像降维数据
仅供参考，和交流之用。 - by using Euclidean distance test of AR face database, the database through the PCA dimension reduction
training sample reduction data for 700 images of 100 individua
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改程序勇于特征降维。使用PCA的方法降低特征维度-Courage to change the feature dimension reduction program. Use PCA method to reduce the dimension feature
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人脸特征抽取。主成分分析法。特征降维。样本矩阵。-Facial feature extraction。Principal component analysis (pca).Feature dimension reduction.The sample matrix
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人脸搜索简单实现，使用主成分分析算法(PCA)，依赖opencv，对若干张人脸图片进行PCA降维处理，然后将输入人脸图片与降维后的数据做比较，根据权重输出结果，权重越大则人脸越相似-Simple face search, using the principal component analysis (PCA) algorithm, opencv, for a number of face images for PCA dimension reduction, and then the input
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Gabor小波变换和PCA降维在用SVM分类(Gabor wavelet transform and PCA dimension reduction are classified in SVM)
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实现一个简单的PCA降维与重构程序，用到的数据在.txt文件中。还有用于测试的.m文件(To achieve a simple PCA dimension reduction and reconstruction procedures)
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pca降维代码，主要用来给图片进行降维，程序不长，直接用，很方便(PCA Dimension reduction code)
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基于python+opencv 的 人脸识别，对一段视频进行读取，并检测出人脸，然后进行PCA 降维，最后用SVM进行人脸识别，识别率94%左右。(Based on python + opencv face recognition, a video was read, and face detection, and then PCA dimension reduction, and finally SVM face recognition, recognition rate of about 9
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