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搜索资源 - Linear Discriminant Analysis face
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Face Recognition, Face Detection, Lausanne Protocol, 3D Face Reconstruction,
Principal Component Analysis, Fisher Linear Discriminant Analysis,
Locality Preserving Projections, Kernel Fisher Discriminant Analysis,Face Recognition, Face Detection, L
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fisher线性鉴别分析的人脸识别，在ORL库上实验，可在其他库上运行-fisher linear discriminant analysis for face recognition, in the ORL database on the test can be run on other database
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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
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它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)等等
Malic is realtime face recognition system
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This a MFC program to test direct linear discriminant analysis (direct LDA) for face recognition. Histogram equalization is used as a preprocessing and direct LDA is used to reduce a dimension in feature space from train images. Minimum Euclidean dis
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编程是由pca和lda结合的脸部特征提取，用于三维图像。-multilinear principal component analysis combined with Linear discriminant analysis 3D face feature extraction.
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Face Recognition by Fisher and Scatter Linear Discriminant Analysis.rar
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特征提取是模式识别研究领域的一个热点.本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法.谊方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法.在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性.-Feature extraction is a hot field of pattern recognition research. In this paper, which is based on independent com
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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基于线性鉴别分析的人脸识别。本程序在ORL人脸库上进行了实验，检验LDA算法的识别率-Linear Discriminant Analysis for Face recognition.
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基于二维线性鉴别分析的人脸识别，在ORL人脸库进行了识别率的测试-Two-dimensional Linear Discriminant Analysis for Face Recognition.
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提出了一种新的基于图像分块重构和线性判别分析相融合的方法，主要用于人脸识别。该方法通过计算两幅图像之间图
像块的重构均值误差，运用线性判别分析求出两幅图像降维后的欧式距离，融合重构误差和欧式距离计算这两幅图像之间的差别
程度。-A new block-based image reconstruction and the integration of linear discriminant analysis method is mainly used for face recognitio
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Paper on non linear discriminant analysis.
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基于matlab的人脸识别程序，可以实现简单的人脸识别功能，算法基于LDA（linear discriminant analysis）-Matlab-based face recognition program, you can achieve a simple face recognition algorithm based on LDA (linear discriminant analysis)
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fisher linear discriminant analysis
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线性判别分析的人脸识别系统代码matlab程序，直接运行gui界面文件就可以了-Linear discriminant analysis for face recognition system code matlab procedures, directly run gui interface files can be
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运用PCA和LDA进行人脸识别的MATLAB代码
-do the face recognition use the principal component analysis and linear discriminant analysis
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线性判别分析的人脸识别系统代码 实现二维人脸的识别-Linear discriminant analysis for face recognition system code
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matlab平台实现人脸识别，通过PCA降维后再通过线性判别分析LDA实现人脸匹配。内附ORL人脸数据库，运行main函数即可输出结果-Matlab platform to achieve face recognition, PCA dimensionality reduction and then through linear discriminant analysis LDA face matching. Contains ORL face , run the main function t
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