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pca
- 人脸识别的matlab pca源码，希望对大家有用处-face recognition Matlab pca source, we hope to be useful
matlab-pca
- matlab 主成分分析法程序，以目标威胁度评估为例
Matlab-pca-function
- Matlab中的主成分分析函数，对初学者比较适用
pca
- pca matlab pca matlab
pca.rar
- 人脸特征提取经典PCA方法的matlab源码，做这方面的朋友不妨试试。,Human Face Feature Extraction classic PCA method matlab source code, make friends in this area worth a try.
PCA-SIFT
- PCA-SIFT算法的实现，PCA-SIFT是对SIFT算法的改进，用PCA替代SIFT算法中的第四步，提高了效率，且准确率更高-PCA-SIFT algorithm implementation, PCA-SIFT SIFT algorithm is an improved SIFT algorithm with PCA instead of the fourth step, improve efficiency, and higher accuracy
PCA
- 做毕业设计时导师给的PCA人脸识别程序已运行过。-Graduate instructors to do the design of the PCA to face recognition procedures have been run over.
PCA
- 用于模式识别中的PCA降维输入数据data和option。data是一个矩阵，每一行代表一个样本。option是选择降维到多少维。-[eigvector, eigvalue] = PCA(data, options) [eigvector, eigvalue] = PCA(data)
pca
- 基于matlab 的神经网络计算，解压缩后直接运行 -Matlab neural network-based computing, unzip it and directly run
PCA
- 利用matlab实现主成分分析！结构清晰！pca based on matlab-pca based on matlab
PCA
- 主成分分析的代码，降维的工具，特征提取降维的工具-PCA code
2D-PCA
- a simple 2D pca algorithm using Matlab to realize face recognition.
pca
- compute the oriented bounding box of a shape in a binary image using pca
pca-eigenface.tar
- pca eigenface application
PCA
- PCA 可以运行的人脸识别系统基于Matlab-PCA recognition system which can run
pca-vector
- pca特征向量提取 利用pca的方法获取特征植及特征向量 最后可以自己根据需要降维-pca pca feature vector extraction method using characteristics of plants and to obtain the final feature vector dimension reduction can be their own as needed
PCA
- 模式识别作业-完全自编仿真程序。先用PCA对IRIS数据集进行降维，然后用最小错误法对降维的数据进行分类。压缩包中既包括matlab源代码，又有自己写的报告，还有.MAT格式的IRIS数据集用作程序调用。程序有详细注释，很容易懂。最后结果输出到txt文件中。-Pattern recognition operations- completely self simulation program. First on the IRIS data set with PCA dimension reduct
pca降维算法
- pca降维算法，试验已经成功，将39维数据降到12维(PCA dimensionality reduction algorithm, the test has been successful, the 39 dimensional data down to 12 dimensions)
基于PCA的人脸识别
- 主成分分析法(principal conponent analysis, PCA)也叫Hotelling变换或特征脸法，是基于 K-L变换基础上研发得到的。该方法的核心是能够降低图像空间的维度，具体做法是将原始的数据通过某种线性变换从高维度空间转变到低维度空间中，这些数据彼此不相关，根据贡献率选取最大的前一部分，使原数据具有最大的变化量，对后面的图像也向这个空间投影，然后比较它们之间的距离来确定类别关系。PCA方法的缺点是对光照问题比较敏感。
MATLAB课堂考勤（GUI）
- MATLAB课堂考勤（GUI） 该课题为基于MATLAB pca的人脸考勤系统。可以从一副图像中找出多人人脸，分割，计算人数，然后提前制作好这些人的人脸库，进行逐一识别是谁，是不是库内人脸，如是，具体是谁，如果不是，那提示库外人脸。具有友好的人机交互界面，还可以二次开发成摄像的，但是摄像头误差可能会有点。识别流程为：读取图像，人脸定位，人数统计，人脸分割，人脸识别，库内外判别。(The subject is face attendance system based on MATLAB PCA.