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Face Recognition Using Kernel Direct Discriminant Analysis Algorithms
and Matlab source codes for the kernel direct discriminant analysis (KDDA) -Face Recognition Using Kernel Direct Disc riminant Analysis Algorithms and Matlab sourc e codes for th
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利用快速傅立叶变换实现了人脸表情图像的Gabor变换的快速算法
针对不同尺度的Gabor小波特征采用不同的下采样因子来对Gabor变换特征进行第一次降维
利用一种改进的核鉴别分析方法对Gabor特征进行二次特征提取-using fast Fourier transform of Facial Expression Gabor transform the image of the fast algorithm for different foot the Gabor wavelet cha
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These are the codes in \"A note on two-dimensional linear discrimant analysis\", Pattern Recognition Letter
In this paper, we show that the discriminant power of two-dimensional discriminant analysis is not stronger than that of LDA under the assu
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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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在图形图像处理中创建判别分析阈值的函数以求阈值，本函数对传入的CDibObject对象中的图像用判别分析法确定阈值-Image processing in the graphics to create a discriminant function analysis of the threshold to threshold, the function of the incoming image CDibObject object discriminant analysis used to de
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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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FunFDA模式识别中特征提取中的数据降维的一种算法-fisher discriminant analysis
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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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Integrating Independent Components and Linear Discriminant Analysis
for Gender Classification
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基于局部Fisher准则的非线性核Fisher辨别分析，应用于有监督的特征提取与高维数据的有效降维。-Kernel Local Fisher Discriminant Analysis for Supervised Dimensionality Reduction.
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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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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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不仅使用了kernel trick ，还是用了加权的最大边缘规则，获得较好的识别效果。-A new kernel-based learning algorithm, called kernel weighted maximum margin
discriminant analysis (KWMMDA), is presented in this paper. Different from the previous
discriminant analysis algorithms base
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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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人脸识别的完整代码。能进行主成份分析，混合主成份分析,线性判别分析，弹性图像匹配算法等。-Complete code for face recognition. Principal component analysis, the hybrid principal component analysis, linear discriminant analysis, elastic image matching algorithm.
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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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LRC是线性表示分类，主要是对图像分类的线性判别分析。-LRC is a linear representation classification, mainly for image classification linear discriminant analysis.
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Fisher线性判别是线性分类算法中最基本的一种算法,其基本思想是将d维空间中的样本投影到一条最易于分类的投影线上,再进行分类-Linear discriminant analysis is one of the most basic algorithm for linear classification algorithm, the basic idea is to divide the sample projection D dimensional space into one of the
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了适应跟踪过程中目标光照条件的变化，并对目标特征进行在线更新，提出一种将局部二元模式(LBP)
特征与图像灰度信息相融合，同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法．跟踪开始前，为了获得比较准确的目标描述，使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割；跟踪过程中，通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样，并更新特征空间参数．得到目标和背景的最优分类面；最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测．通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验，验证了文中算法的有效性．-Trac
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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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