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搜索资源 - kpca feature extraction matlab
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快速的人脸特征提取算法KPCA，比普通的pca特征提取算法在效率上好了不少,Fast facial feature extraction algorithm KPCA, than ordinary PCA feature extraction algorithm in the efficiency of a good many
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一个很好的PCA程序。它可用于数据的降维，消噪及特征提取。,A good PCA procedures. It can be used for data dimensionality reduction, de-noising and feature extraction.
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PCA和KPCA程序，matlab实现，可用于模式识别时做降维或特征提取处理-PCA and KPCA program, matlab implementation, pattern recognition can be used to do when dealing with dimensionality reduction or feature extraction
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在特征提取阶段，研究了PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA, DiagPCA, DiagPCA-F-2DPCA等多
种方法。不同于基于图象向量的PCA特征提取，由于2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和
DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵，计算量小，所以特征的提取速度明
显高于PCA方法。-In the feature extraction stage, the study of the PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA,
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KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法-KPCA and SVM for face recognition SVM together to improve the classification results from KPCA is a kernel function in SVM a better feature extraction method
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核主成分分析方法，是主成分分析的一种改进算法，是一种非线性的特征提取方法。
-Kernel principal component analysis, is the principal component analysis of an improved algorithm, is a nonlinear feature extraction method.
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基于matlab的二维图像的KPCA特征提取-KPCA feature extraction from image by matlab
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KPCA主要在图像去噪声方面有应用。此外还可以进行特征提取，降维使用.-KPCA major noise in the image to have the application. You can also feature extraction using dimension reduction.
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子空间的方法，KPCA matlab程序，可以实现对掌纹图像的特征提取和匹配。-Subspace methods, KPCA matlab program, you can achieve the palmprint image feature extraction and matching.
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一个包含常用特征提取方法的matlab工具包。内含 PCA, CCA, mnf, pls 、 KPCA, KCCA, kmnf, kpls 等算法的实现源码-a matlab toolkit Containing some common feature extraction methods . Containing PCA, CCA, mnf, pls, KPCA, KCCA, kmnf, kpls algorithm implementation source
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Kpca，matlab编写代码，程序，特征提取好方法，值得一看。-Kpca, matlab code, and procedures, good feature extraction method, worth a look.
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主成分分析的一种改进算法，是一种非线性的特征提取方法。(An improved algorithm of principal component analysis is a nonlinear feature extraction method)
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一种特征提取方法：结合主元分析(PCA)和核主元分析（KPCA）的前馈神经网络（FNN）(A feature extraction method: the feedforward neural network (FNN) combined with principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA))
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