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主成成份分析( PCA) 方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA 方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2 个问题,人们对PCA 进行了改进,提出并实现了多种基于PCA 的人脸识别。对3 种基于PCA 的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA + 2DPCA 是其中综合效果最好的一种方法。-Principal component analysis into (PCA) is a commonly used face rec
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pca又称主成分分析，主要用来提取图像的主要成分，作为特征提取一个重要算法，将其用于人脸识别-pca, also known as principal component analysis, mainly used to extract the main component of the image, as a key feature extraction algorithm, be used in face recognition
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本程序含人脸特征提取的主成分分析（PCA）的源程序，希望对大家有用-The face feature extraction process with principal component analysis (PCA) of the source, we hope to be useful
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基于独立成分分析的人脸识别方法研究
基于流形学习的数据降维方法研究
人脸识别系统的设计与开发
基于主成分分析的人脸识别
特征提取算法的研究与改进。。。。。。
做人脸识别式一系列的参考资料
-Face recognition based on independent component analysis method based on manifold learning method of data reduction system design and developme
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基于主成分分析的人脸(pca)的人脸图像特征提取和识别，文件内有图库和程序。直接运行就可以了。-Based on principal component analysis (pca) face of face image feature extraction and recognition, there were atlas and program files. Run directly.
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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,-When used in image recognition and feature extraction of principal component analysis procedure, using Matlab,
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NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比，图像识别，主成分分析(Face image feature extraction and comparison, image recognition, principal component analysis)
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