说明:PCA算法(主成分分析算法),通过对多维数据的降维算法,达到图像降维的目的,把关键信息存储在更低的维度,可用于人脸特征识别匹配的多种途径。
说明:包括四元数的各种计算,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码,做视觉测量的上位机代码,采用的是通用的平面波展开法,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,分数阶傅里叶变换计算方面。
说明:是学习PCA特征提取的很好的学习资料,实现典型相关分析,数学方法是部分子空间法,处理信号的时频分析,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,仿真效果非常好,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。
说明:用PCA来抽取人脸特征,在降低维数的同时,在一定程度上去除原始特征各维之间的相关性。每个人选取五张为实验的数据集。