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eigen__face
- 人脸识别中的特征脸计算，基于PCA的，应该会有些用~-Eigenface, based on the PCA should be of some use ~
faceMatlab
- 利用matlab编写的完整的人脸识别程序，希望对大家有帮助-Using matlab to prepare a complete face recognition process, we hope to help
Eigenface-based-face-recognition
- 基于特征脸和K-L变换的人脸识别系统，人脸识别方面的基本方法-Feature-based face recognition systems and KL transform, the basic method of face recognition
orl_fisher
- 模式识别的经典算法之一，fisher脸特征提取，采用matlab进行编程-One of the classic pattern recognition algorithms, fisher Face feature extraction using matlab programming
enginface
- 特征脸人脸识别程序源码，开发环境为matlab环境-Eigenface face recognition program source code, development environment for the matlab environment
FisherfaceCore
- MATLAB编的Fisher脸人脸识别程序- Fisherface recognition.m
MLbayesface
- 基于贝叶斯人脸识别技术的matlab人脸识别程序，在ORL库上实现，也可换用别的库进行运算，只需要更改样本数量-Bayesian face recognition technology based on face recognition matlab program, implemented on ORL database can also be used for other library operations, only need to change the number of sample
arnold
- 猫脸变换用于水印中，将水印图像经过一定次数的变换得到不能识别的图像，增强了水印的鲁棒性-Cat face transform for watermarking, the watermark image after a certain number of times the transform of the image does not recognize and enhance the robustness
face_recognition1
- PCA是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。本程序实现了基于PCA特征脸的人脸识别。-PCA is a major contradiction to grasp things, statistical analysis, it can parse out things from multiple main factors, revealing the essence of things, simplifying comple
FACE
- 人脸识别PCA方法特征脸的建立与人脸重建-PCA method for face recognition features of the establishment and face reconstruction
jiyu-PCA-de-ren-lian-shi-bie-Matlab
- 基于主成分分析实现对特征脸的人脸识别，训练，输出识别率等。-Based on principal component analysis to achieve the characteristics of face recognition, training, recognition rate of the output.
def
- 人脸识别，是先对所要是别的图像进行处理后在对脸进行识别-Face Recognition
Gradientface
- 梯度脸，人脸识别光照处理，解决不同光照下的人脸识别-Gradientface: for face recogntiion under varying illumination
Face-Recognition(PCA)
- 使用PCA和特征脸的方法进行的人脸识别系统。-PCA face recognition
pca
- pca进行人脸识别的原理和代码，特征脸方法，图像重建-PCA for face recognition principle and code, Eigenfaces method, image reconstruction
fisher
- Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题 .文中引入压缩映射和同构映射的思想 ,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题 ,而且该方法求解最优鉴别矢量集的全过程只需要在一个低维的变换空间内进行 ,这与传统方法相比极大地降低了计算量 .在此理论基础上 ,进一步为高维、小样本情况下的最优鉴别分析方法建立了一个通用的算法框架 ,即先作K L变换 ,再用Fisher鉴别
face-recognitionmatlabCroppedYale
- 人脸识别，数据库为CroppedYale，特征脸-face recognition，CroppedYale
FaceRecognition
- 采用PCA方法实现是脸识别，并附带人脸库(The implementation of the PCA method is face recognition with a face Library)
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。
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)