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FISHER-LDA

  • 該程序包實現了模式識別中的兩個特征提取算法

    該程序包實現了模式識別中的兩個特征提取算法,主成分分析PCA和線性判別分析LDA。采用C++語言編寫,開發環境VS。 程序包還提供了兩個測試樣本文件。

    標簽: 程序 模式識別 特征提取 算法

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:牛布牛

  • 用mushrooms數據對模式識別課程講述的各種模式分類方法[線性分類

    用mushrooms數據對模式識別課程講述的各種模式分類方法[線性分類,Bayesian分類,Parzen窗,KNN]和特征選擇和降維方法[PCA,LDA]進行了模擬,并給出了各類分類方法的結果,

    標簽: mushrooms 分類 數據 模式識別

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:kbnswdifs

  • latent dirichlet allocation的C實現代碼

    latent dirichlet allocation的C實現代碼,LDA主要用于文本分類是很經典的ML算法

    標簽: allocation dirichlet latent 代碼

    上傳時間: 2014-11-27

    上傳用戶:cx111111

  • 模式識別的經典算法之一

    模式識別的經典算法之一,fisher臉特征提取,采用matlab進行編程

    標簽: 模式識別 算法

    上傳時間: 2017-04-27

    上傳用戶:jcljkh

  • 《機器學習》課上的作業

    《機器學習》課上的作業,PCA和LDA降維,盡管網上很多,但很少注釋,另外細節上也沒注意。這里有很詳細的注釋。另外還附上一個Naive貝葉斯分類器,大家可以作比較。附帶的圖像包是OLR人臉。ReducedDim為想要提取的特征數,不是百分比!

    標簽: 機器學習

    上傳時間: 2017-05-12

    上傳用戶:hullow

  • 文本傾向性分析程序

    文本傾向性分析程序,由中國科學院計算所開發,基于LDA模型,不可外泄的內部程序,冒著被開除的風險與大家分享,欲下從速。

    標簽: 程序

    上傳時間: 2017-06-10

    上傳用戶:sardinescn

  • 它是SourceForge上的一個開源項目

    它是SourceForge上的一個開源項目,使用Malib實現實時處理,CSU Face Identification Evaluation System進行人臉識別。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,線性判別分析(PCA+LDA),圖像差分分類器(IIDC),彈性圖像匹配算法(EBGM)等等 Malic is realtime face recognition system that based on Malib and CSU Face Identification Evaluation System (csuFaceIdEval). Uses Malib library for realtime image processing and some of csuFaceIdEval for face recognition.

    標簽: SourceForge 開源 項目

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:sz_hjbf

  • 模式識別:線性分類器

    模式識別:線性分類器,fisher線性判別 female和male中分別為訓練集 test1和test2為測試集

    標簽: 模式識別 分類器 線性

    上傳時間: 2017-07-15

    上傳用戶:siguazgb

  • lda線性判別分析

    用matlab語言寫的BDlDA算法,用于模式分類

    標簽: lda 線性判別分析

    上傳時間: 2019-12-12

    上傳用戶:romlee

  • 基于人臉識別算法的門禁系統的設計與實現

    隨著信息技術的發展以及嵌入式、人臉識別、計算機網絡等技術的提高,人們正在感受著科技帶來的便利和益處。  該系統通過攝像頭獲取人臉圖像,在后臺應用系統完成圖像識別,然后給單片機發送命令來控制門禁系統。軟件上首先利用小波變換對人臉圖像進行2次小波分解,然后對低頻分量進行離散余弦變換(DCT)提取特征值,最后利用歐氏距離和最近鄰分類器進行識別。采用OpenCV人臉識別算法進行處理輸出。達到該系統構建簡單、方便,識別速度快且準確率較高。  本文主要介紹了基于人臉識別算法的門禁系統的設計與實現。在對人臉識別算法研究的基礎上,進一步對整個門禁系統設計與實現進行了詳細闡述。主要內容包含以下幾點:  1.簡單的介紹了課題研究的背景、目的及意義,介紹了人臉識別的背景,闡述了國內外人臉識別的現狀以及人臉識別的難點,還介紹了相關的技術。  2.人臉識別算法的研究:主要對Gabor濾波算法、K-L變換算法、Haar特征提取算法這三種特征提取算法進行了詳細介紹,也對PCA和LDA這兩種人臉識別算法進行了詳細的闡述和實驗的對比。  3.門禁系統的設計與實現:從需求分析入手對系統的總體模式、總體結果、功能模塊、數據庫設計等各部分進行了簡單的介紹。  4.系統的測試:在對核心算法人臉識別進行了詳細的研究以及整個門禁系統的設計和實現結束后,對于整合實現的系統,進行了詳細的測試,并給出了功能測試報告和性能測試報告。  本文設計的基于人臉識別的門禁系統,在一定程度上可以較好的識別人臉.

    標簽: 人臉識別 門禁系統

    上傳時間: 2022-05-28

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