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基于matlab2008的人脸识别系统，使用了PCA
+Adaboost与PCA+SVM分别实现了人脸识别，使用了orl人脸库，给一个人的图片就可以识别此人身份，识别率高达84 -Matlab2008 face recognition system based on use of the PCA
+ Adaboost achieved with the PCA+ SVM face recognition, respectively, using the orl face database
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含有PCA经典人脸识别方法和PCA+SVM人脸识别方法-Classical Face Recognition with PCA and PCA+ SVM face recognition method
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很好的关于人脸识别的毕业论文，从中国知网付费下载得到，《Adaboost人脸识别及其应用研究 》希望对大家有用。-About Face Recognition of good theses, pay-per-download from the Chinese HowNet be, " Adaboost Face Recognition and Its Application" I hope useful to everyone.
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几篇有关基于向量机的人脸识别EI论文，希望对从事人脸识别的人员有所帮助-Few articles about the EI-based Face Recognition paper, the staff want to help in the face recognition
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这是一篇关于PCA/SVM的人脸识别论文并附有我编的源码-This is an paper on PCA/SVM for face recognition papers including my source code
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基于pca的人脸识别程序，人脸库需要自己下载，供参考-Pca-based face recognition program needs to download face database, for reference
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是重庆维普资源库里的一些关于SVM人脸识别一些比较新的论文，最研究SVM人脸识别有很大参考价值。-Chongqing VIP resource library of some of the more about the new SVM face recognition papers, most of SVM face recognition is very valuable.
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Yale,PCA,SVM,matlab,人脸检测,特征提取,人脸识别.-Yale, PCA, SVM, matlab, face detection, feature extraction, face recognition.
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本程序是先用gabor小波变换对人脸图像处理，然后在用pca进行降维，最后用svm分类器进行多分类分类识别，包扩完整的orl人脸库，需注意的是，svm工具箱是用的libsvm工具箱，运行前先配置好libsvm。版本号：libsvm-mat-2[1].89-3[FarutoUltimate3.0]-This procedure is to use the human face gabor wavelet transform image processing, and then to reduce
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采用PCA对人脸特征进行抽取，用SVM多累分类器对人脸进行识别，有操作界面-Using PCA for facial feature extraction, and more tired with the SVM classifier for face identification, a user interface
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这是用SVM做的人脸识别Matlab源代码，里面有五部分组成，1.orl人脸数据库，供程序训练、测试用2.osu_svm工具箱用于调用3.my program 主程序，里面有详尽注释4.word分析结果一份5.注意事项说明，欢迎下载-This is the Matlab program for face recogition,welcome to download it!!
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支持向量机及其在人脸识别中的应用研究
上海交通大学博士论文，在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发，较为全面地对一些相关问题进行探讨，并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括： ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则，但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标，最终把问题归结为对最小包围体的求解，从理论
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KPCA和SVM在人脸识别中的应用-KPCA and SVM in face recognition
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基于PCA和SVM的人脸识别系统的实现，实验数据采用ORL人脸库。-Based on the PCA and the SVM face recognition system is realized, the experiment data using ORL face database.
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人脸识别技术SVM支持向量机的算法提高了分类效果-SVM algorithm SVM face recognition technology to improve the classification results
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基于PCA和SVM的人脸识别系统，该系统为Matlab源代码编程，利用PCA（主成分分析）和SVM（支持向量机）方法进行训练、识别和测试，人脸识别率为91 。-Based on the PCA and SVM of the face recognition system
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基于SVM的人脸识别，识别率很高的，MATLAB代码，已验证完毕-SVM-based face recognition, recognition rate high, MATLAB code, has completed verification
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这是一个SVM分类器，可以实现对人脸的识别，里面有数据库。用的时候要先添加路径。-This is a SVM classifier, can be achieved on the face recognition, which has a . Use the time to add the path.
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实现人脸识别，分类器用svm,功能非常好，改名易于理解，适合初学者(The realization of face recognition, the classifier uses SVM, the function is very good, the Rename is easy to understand, suitable for the beginner.)
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用Adaboost和PCA算法实现人脸识别，用Python写的代码，根据经典的PCA和SVM算法改编(Adaboost and PCA algorithm for face recognition, code written in Python, adapted from the classic PCA and SVM algorithm)
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