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搜索资源 - pca algorithm for 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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简要叙述了人脸识别方法,用PCA 算法实现了人脸的识别,并对实验结果进行分析-A brief descr iption of face recognition methods, PCA algorithm for face recognition, and analysis of experimental results
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This python scr ipts are for face recognition.
I used PCA Algorithm.
You need to import few python packages. Forinstance numpy,opencv-python,psyco -This python scr ipts are for face recognition.
I used PCA Algorithm.
You need to import
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本人收集的人脸识别最新资料，从08年到09年，包含各种人脸识别的优秀算法，PCA,HMM,2DPCA,KDDA,一共20个文件，需要安装CAJ阅读器阅读，是不可多的学习和研究的参考资料（不是源码，算法详细）-I gather the latest information for face recognition, from 2008 to 2009, contains an excellent variety of face recognition algorithms, PCA, HMM, 2
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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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PCA主成分分析算法用于人脸识别的例子。此算法是基于矩阵特征值的排序而提取出主要成分的。-PCA principal component analysis algorithm for face recognition example. This algorithm is based on the ranking of the matrix eigenvalue extracted principal components.
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This is a Simple Code for Face Recognition using PCA + LDA Approach. I hve write this code for ORL Database containing 400 images of 40 persons. I have used Eigenface Algorithm for Face Recognition. Its a Very Simple Code you can easily understand it
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主成分分析，及其用于人脸识别的算法实现。-Principal component analysis, and for the face recognition algorithm.
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这篇文章是我实验室写的基于2DPCA的红外人脸识别方法，这里面系统的阐述了使用2DPCA算法比传统PCA算法的好处，本文还阐述了红外图像在人类识别方面独特的优点及存在的不足。-This article is written in my laboratory face recognition method based on infrared 2DPCA, there is a systematic exposition of the use of algorithms than the tradi
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本文介绍了 DSP6711的硬件特性 分析了人脸检测、 识别的原理及算法的选型 运用基于 DCT变换域的 LDA的特征提取方法 ,实现了人脸的自动识别。在 Yale人脸库上的实验结果表明本算法识别率要比直接用 PCA进行特征提取的方
法要好-This article describes the DSP6711 hardware features analysis of face detection, recognition of the principle and algorithm se
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采用数字图像主分量分析（PCA）算法实现人脸识别（身份认证或分类）-Principal components using digital image analysis (PCA) algorithm for face recognition (identity or category)
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基于PCA算法的人脸识别程序；人脸数据库中要包含子库，每个子库中分别包含测试库和训练库-Based on PCA algorithm for face recognition program Face database contains sub-libraries, each sub-library contains test library and training library
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基于PCA的人脸识别算法实现，用于人脸识别的学习-Based on the PCA face recognition algorithm for face recognition of learning
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一个修改后的PCA算法进行人脸识别的MATLAB代码，希望对大家有用。-A modified PCA algorithm for face recognition MATLAB code, I hope useful.
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pca算法实现人脸识别，包括数据图片，特征提取算法，最近邻分类器算法-pca algorithm for face recognition, including data pictures, feature extraction algorithm, nearest neighbor classifier algorithms, etc.
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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
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一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法(An improved BP neural network PCA algorithm for face recognition)
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用Adaboost和PCA算法实现人脸识别，用Python写的代码，根据经典的PCA和SVM算法改编(Adaboost and PCA algorithm for face recognition, code written in Python, adapted from the classic PCA and SVM algorithm)
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PCA算法实现人脸识别，matlab代码实现。(PCA algorithm for face recognition)
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