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pca_2d
- MATLAB自已编的二维DLA，基于ORL人脸数据库，效果不错。
pca2D
- 用matlab实现了2dpca算法，基于ORL人脸数据库，识别率较高
FLDA
- 使用Fisher线性鉴别分析（FLDA）方法在ORL人脸数据库上进行人脸识别试验。ORL标准人脸库共包含40人，每人10幅共400幅BMP图像。-The use of Fisher linear discriminant analysis (FLDA) at Ways on ORL face database for face recognition test. Standard ORL face database contains a total of 40 people, 10 per pe
KPCA
- 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验. -Or Yale in the ORL face database, complete the standard pattern recognition tasks. With the PCA and kernel-based PCA (KPCA) method to complete the reconstruction of face image and reco
PCA
- PCA 人脸识别的matlab算法实现，采用ORL数据库-PCA
originalcodes
- 多尺度LBP的原代码，用于人脸识别，在orl数据库中的识别率达97 以上。-Multi- scale LBP original code, used in face recognition and the recognition rate of over 97 in orl database.
PCA-matlab
- PCA人脸识别的MATLAB实现，包括了ORL人脸数据库。-PCA face recognition in MATLAB, including the ORL face database.
Micro-expression-recognision
- 用于基于ORL人脸数据库和PCA降维的简易的微表情识别 -For ease of micro-expression recognition based on PCA
pcaFISHER
- pca加fisher 人脸识别代码 matlab 基于orl人脸数据库上运行-pca+fisher face recognization based on orl face
PCA
- 数据来源：ORL Database of Faces人脸数据库 其中同一个人的10张人脸图像为一组，共40组,图像大小为112x92 采用PCA算法实现对人脸的识别，当每组训练样本占70 时，识别准确率达到96.67 -Source: ORL Database of Faces face in which the same person 10 face images as a group, a total of 40 groups, image size of 112x92 using
PCA人脸识别
- 采用PCA算法对ORL Database of Faces人脸数据库(15个人，每人10幅图像，样本数量15*10)进行识别，通过改变每类训练样本中的比例，在默认累计率情况下，可得到不同的识别准确率
Face_Recog
- 实现基于PCA算法和ORL数据库的人脸识别识别百分比和识别速度可视化。(Visualization of recognition percentage and speed of recognition)
BP人脸识别GUI
- 在matlab环境下使用BP神经网络实现了人脸识别，该压缩包包括ORL人脸识别数据库、GUI界面及源代码，可实现人脸的快速识别及神经网络的参数调节。