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PSO-SVMface
- 基于PSO训练SVM的人脸识别 利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径-PSO-based SVM for face recognition training using support vector machine learning ability in the performance of good performance, combined with KPCA
SVMFaceRecognition
- SVM支持向量机用于人脸识别领域的经典算法，非常有用-An algorithm of SVM used to face recognition
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
All-Files
- 用MATLAB实现基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的人脸识别系统，打开运行FR_GUI函数即可，我放在E盘中的，注意一下路径，当前识别率一般，也欢迎交流指正1127851044@qq.com，谢谢。-Using MATLAB analysis (PCA) based on principal component analysis and support vector machine (SVM) face recognition system to open the run FR_G
mangkao
- Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，matlab开发工具箱中的支持向量机，实现了对10个数字音的识别程。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, matlab development toolbox support vector machine, Realization of 10 digital audio recognition progra.
leifang_V6.2
- Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，matlab开发工具箱中的支持向量机，Pisarenko谐波分解算法。- Gabor wavelet transform and PCA face recognition code, matlab development toolbox support vector machine, Pisarenko harmonic decomposition algorithm.
qanqou
- gmcalab 快速广义的形态分量分析，matlab开发工具箱中的支持向量机，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- gmcalab fast generalized form component analysis, matlab development toolbox support vector machine, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code.
jenhou_v87
- 用MATLAB编写的遗传算法路径规划，matlab开发工具箱中的支持向量机，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- Genetic algorithms using MATLAB path planning, matlab development toolbox support vector machine, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code.
yenyiesou
- 基于K均值的PSO聚类算法,人脸识别中的光照处理方法，matlab开发工具箱中的支持向量机。- K-means clustering algorithm based on the PSO, Face Recognition light treatment method, matlab development toolbox support vector machine.
03SVM
- 支持向量机的python实现和用于lfw人脸识别的示例(Python implementation of support vector machines and examples of LFW face recognition)