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:Gabor+PCA的人脸识别的matlab代码,有着很好的识别率。
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: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:机器学习中的基本,主成分分析 PCA算法.是图像处理中经常用到的降维方法
说明:PCA用于人脸识别,提取人脸特征得到主成分,可以实现人脸识别