说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...
说明：基于特征点的全自动无缝图像拼接方法 利用SIFT和RANSAC还有Homography的相关知识编写的一个简单的图片拼贴程序。 1.用SIFT算法得到很多对应点，其中一部分是错误对应点。 2.利用RANSAC方法得到鲁棒的单应矩阵：任取4对点得到单应矩阵H（图2到图1）...
说明：PCA人脸识别代码，并含有人脸的识别库。 主要步骤如下： 读取待查找图片 选择构成95%的能量的特征值 训练得到特征脸坐标系 将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个 p*M 阶矩阵为参考 测试过程——在测试图片文件夹中选择图片，进行查找测试 最...
说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，多元数据分析的主分量分析投影。
说明：Relief计算分类权重，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，采用波束成形技术的BER计算，多元数据分析的主分量分析投影，在MATLAB中求图像纹理特征，搭建OFDM通信系统的框架。