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搜索资源 - kernel pca face recognition
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kpca 用于人脸识别等的matlab源码,KPCA for face recognition matlab source, etc.
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pca+fisher是将核函数应用到人脸识别研究中去-pca+ fisher is the kernel function is applied to face recognition research go
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二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感，故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核享，1剐分析(KDA)相结合的三维人脸识剐方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征，高斯核函数KDA 作为分类器，使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGC v2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明，该
方法在每人2个训练样本时，识别率为91．8％，而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％；当每人的训练样本数增至6个时，识别率为98．4％，而PCA和3D
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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
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模式识别课程作业，pca和kpca，以及一个人脸可。其中kpca的核函数是多项式。-Pattern Recognition course assignments, pca and kpca, and a person can face. Where the kernel function is polynomial kpca.
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face recognition using PCA
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Kernel PCA with wavelet face recognition
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基于PCA的人脸识别 Matlab代码 两种方法 KL 和kernel-PCA-based face recognition Matlab code
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2维核PCA算法，应用于人脸识别等图形图像处理中。-2 dimensional kernel PCA algorithm, can be applied to graphics such as face recognition in image processing.
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人脸特征提取与识别matlab程序，主要提取了PCA特征、SVM分类和核方法分类等，代码可以直接使用-Face recognition based on PCA features and Kernel methods, which is used in pattern extraction.
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基于核PCA和二维PCA的人脸识别程序 ， matlab编写-face recognition procedures Based on Kernel PCA and PCA-dimensional , matlab
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本程序使用MATLAAB R2014a 编写，基于PCA_SVM的人脸识别程序。程序包括主成份分析、SVM核函数，并附带了人脸库，使之能够直接调用人脸库图像进行人脸识别-The program uses MATLAAB R2014a written procedure based on recognition of PCA_SVM. Program includes principal component analysis, SVM kernel function, and comes face
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