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matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L tran
face123[matlab]
- 在本设计中源于将图像看作随机场的实例,同时从信号处理的观点出发，对图像进行统计描述。通过K-L变换降低人脸特征的维数，提取人脸图像的代数特征，并排序。这样，利用代数特征的比较，可从人脸库中识别一幅人脸。-in the design of the images from the airport as with the examples, from the viewpoint of signal processing, right imag
KLT
- 模式识别k-means法与k-l变换做的特征提取
人脸识别（基于特征脸）
- 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 （2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。 关键词: 人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析
matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L tran
face123[matlab]
- 在本设计中源于将图像看作随机场的实例,同时从信号处理的观点出发，对图像进行统计描述。通过K-L变换降低人脸特征的维数，提取人脸图像的代数特征，并排序。这样，利用代数特征的比较，可从人脸库中识别一幅人脸。-in the design of the images from the airport as with the examples, from the viewpoint of signal processing, right imag
KLT
- 模式识别k-means法与k-l变换做的特征提取-K-means pattern recognition method and kl transform to do the feature extraction
KL2
- 本程序利用K-L变换已经K-L变换的最优压缩，建立分类器，并选择投影方向，画出投影过后的效果-This procedure has been the use of KL transform KL transform optimal compression, the establishment of classifier, and choose the direction of projection, drawn after the ef
PCA
- 用主成分分析法提取人脸图像特征的程序，算法理论依据是K-L变换-Principal Component Analysis with face image feature extraction process
work_for_pattern_recognition
- 通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。-By designing a linear classifier minimum risk Bayes classifier supervised learning method hierarchical cluster analysis K-L transform to extract ef
KL
- K-L变换 特征提取 三个特征 提取两个-KL transform feature extraction are two of three feature extraction
KL2
- 利用K-L变换进行特征提取 通过类平均向量来实现类别投影 -By K-L transform feature extraction Through the kind of average vector to achieve category projection
K-Lrenlianshibbie
- 1、 从网上下载人脸图像，构建人脸训练数据库和测试数据库，采用K-L变换进行特征脸提取，并实现人脸识别。通过K-L变换在人脸识别中的应用，加深对所学内容的理解和感性认识。-1, face image downloaded from the Internet, the construction of the training and test database face database, using K-L transform feat
Karhunen-Loeve
- 对“data4.m”数据，采用三种K-L变换，分别提取2个特征。-The "data4.m" data, using the three KL transform, two features were extracted.
face-recognition----matlab
- 实现了人脸识别的功能，特征提取，人脸图像预处理、K-L变换、特征提取及分类器设计，全自动的人脸自动识别系统-Face recognition, feature extraction, face image preprocessing, KL transform, feature extraction and classifier design, automatic automatic face recognition system
face-detection-for-K-L-transform
- 基于K-L变换的人脸识别技术主要思想是：提取输入人脸图像矩阵的特征向量，并与图像数据库中样本特征的向量求欧氏距离，距离小于阈值时便认为识别成功。本程序即为利用K-L原理实现人脸检测的实例。-The main idea of the face recognition technology based on KL transform is: extract the matrix of the input face
K_L
- MATLAB代码，模式识别，人脸识别实验，K-L变换提取人脸特征- K-L,feature abstruct
PCA_ORL
- 人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了