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PCA---主成分分析 LDA---线性区别分析此类实现结合两者的有缺点实现图像模式识别,其中需要有矩阵类-PCA principal component analysis --- --- LDA linear discriminant analysis combining the two to achieve such a flawed it Image is pattern recognition, which requires matrices
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Linear Discriminant Analysis算法，此压缩包中已经带有大量train和test的相关图片，用于做人脸识别。LDA算法也可以用于其他领域如语音信号处理，此代码仅供研究，请勿用于商业！
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Face Recognition, Face Detection, Lausanne Protocol, 3D Face Reconstruction,
Principal Component Analysis, Fisher Linear Discriminant Analysis,
Locality Preserving Projections, Kernel Fisher Discriminant Analysis,Face Recognition, Face Detection, L
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手写体识别中，对于阿拉伯数字的识别。常用的模式分类方法都可以应用。这个小程序使用的方法是线性判别分析-Handwriting recognition, for identification of Arabic numerals. Commonly used pattern classification methods can be applied. This small program uses the method is linear discriminant analysis
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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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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基于线性鉴别分析的人脸识别。本程序在ORL人脸库上进行了实验，检验LDA算法的识别率-Linear Discriminant Analysis for Face recognition.
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基于二维线性鉴别分析的人脸识别，在ORL人脸库进行了识别率的测试-Two-dimensional Linear Discriminant Analysis for Face Recognition.
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：步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来，步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注。对某个
人的一个步态序列利用动态 Viterbi 算法得到一个样本姿态序列，对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序
列，对特征姿态采用主成分分析法和线性判别分析法处理特征空间，并用最近邻法进行识别。利用 CASIA 数据库对本文方法进行验证，
取得了较高的识别率，并对体形变化具有较强的鲁棒性-Human gait recognition is the p
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这是模式识别中经典的LDA（线性鉴别分析）的matlab程序，对模式识别人员极有用。-This is the classic pattern recognition LDA (linear discriminant analysis) of the matlab program, very useful for pattern recognition staff.
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Fisher判别的基本思想是将k$个总体的所有$维空间的样本点投影到一维空间上，使投影后组与组之间尽可能的分开，然后利用方差分析的方法推出判别函数。为了简单起见，通常利用线性的判别函数。-The basic idea of Fisher discriminant is k $ total $ dimensional space sample point projection to the one-dimensional space, so that the projection between
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Extracting discriminatory features from images is a crucial task for biometric recognition. For this reason, we have developed a new method for the extraction of features from images that we have called local binary linear discriminant
analysis (LB
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The small sample size problem is often encountered in pattern recognition. It results in the singularity of the within-class scatter matrix S,? in Linear Discriminant Analysis (LDA). Dijjrent methods have been proposed la
solve this problem in face
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线性判别分析LDA人脸识别代码，识别率计算-Linear discriminant analysis LDA face recognition code recognition rate
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线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher 线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法,新手学习的良好素材-Linear discriminant analysis (Linear Discriminant Analysis, LDA), also known as Fisher linear discriminant (Fisher Linear Discriminant, FL
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基于LDA线性辨别分析的人脸识别算法，采用KNN分类器，可直接运行，自带数据库，识别率有88 。-LDA face recognition algorithm based on linear discriminant analysis, using KNN classifier, can be directly run, comes with a , the recognition rate of 88 .
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