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用于图像识别和特征提取时的主成分分析程序，采用Matlab编写。-for image recognition and feature extraction of principal component analysis procedures, the preparation of Matlab.
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这是一个模式识别中关于主成分分析的特征提取的matlab源码-This is a pattern recognition on the Principal Component Analysis Feature Extraction of Matlab FOSS
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用主成分分析法提取人脸图像特征的程序，算法理论依据是K-L变换,Principal Component Analysis with face image feature extraction process
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PCA,主成分分析，可应用于矩阵降维，人脸特征提取及人脸识别。-PCA, principal component analysis, can be applied to matrix reduction, facial feature extraction and face recognition.
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2DPCA 主成分分析法，处理图像压缩，特征提取的m代码-2DPCA principal component analysis, image compression processing, feature extraction of m code
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PCA主成分分析，用于人脸识别，特征提取等-PCA principal component analysis for face recognition, feature extraction, etc.
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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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利用主成分分析的特征子空间进行人脸特征提取，通过人脸重建进行人脸识别-Feature subspace using principal component analysis for facial feature extraction for face recognition, face reconstruction
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这是一个matlab基于主成分分析的特征提取的源代码-This is a matlab based on principal component analysis, feature extraction source code
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主分量分析对SAR图像目标进行特征提取，用最近临方法进行分类-Principal component analysis（PCA） of SAR image target feature extraction, classification using nearest-neighbor method
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主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。-Principal component analysis (Principle Component Analysis, PCA) is the most commonly used feature extraction methods are widely applied to various fields, such as
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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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主成分分析方法，对图片进行特征提取，减少计算量，提高图片的识别率。-Principal component analysis method, image feature extraction, reducing the amount of calculation and improve the image recognition rate.
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实现二维主成分分析功能，可应用于图像特征提取-Function of two-dimensional principal component analysis can be applied to image feature extraction
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：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提
出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
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PIVlab - 时间分辨粒子图像测速（PIV）工具：
一种基于GUI的工具，用于预处理，分析，验证，后处理，可视化和模拟PIV数据。
使用MATLAB网络研讨会进行人脸识别代码：
使用MATLAB在线讲座的人脸识别中的主要演示文件。
Gabor特征提取：
该程序生成一个自定义Gabor滤波器组; 并使用它们提取图像特征。
主成分分析：
用于特征提取；
链码：
基于MATLAB的freeman的曲面轮廓描述(PIVlab - time resolved particle
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Principal component analysis of multivariate data analysis projection, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction.
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该方法利用人脸具有镜像对称的自然特性，依据奇偶分解原理，生成成镜像奇、偶对称样本，井利用人脸对称图像作为训练样本，再利用主分量分析(PCA)对训练样本进行二阶相关和降维处理，然后对处理后的样本进行ICA特征提取。理论和分析实验证明，该算法有效减线了人脸受到视角、光照、人脸表情、姿势变化等因素的最响，又增加了训练样本容量，减少了计算复杂度，同时有效解决了小样本问题，提高了识别率.(The method uses the natural characteristics of mirror symme
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用于运动人体的图像特征提取，提取的特征包括，高宽比，速度，紧密度，灰度共生矩阵，hu矩，主成分分析，离散余弦变化，图像的预处理等。(Image feature extraction for moving human body includes features such as aspect ratio, speed, tightness, gray level co-occurrence matrix, Hu moments, principal component analysis, disc
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