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共 65 篇文章
lDA 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 65 篇文章，持续更新中。
一种新颖的基于LDA的人脸识别方法
·摘 要:提出一种基于离散余弦变换(DCT)与．LDA相结合的人脸识别方法，首先利用DCT将图像进行降维，然后在低维空间中利用LDA进行特征提取。利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试，实验结果分别得到了97．5％和92．6％的正确识别率，表明它可以和其他方法相比较。
基于切割子模块的单样本人脸识别
·摘 要:针对单样本人脸识别问题,本文提出了一种基于单样本切割的子模块主成分分析方法.该方法将单样本人脸图片切割成大小相同、互不重叠的多个子模块,切割后的子模块集构成新的样本集.对所有子模块作主成分分析（PCA）并提取特征,同一人脸的子模块特征系数作为分类识别的依据.在ORL人脸库上的测试结果表明,同PCA,（PC）2A,Sub-pattern LDA相比,该方法具有更好的识别率.[著者文摘]&n
压缩域上人脸识别的研究
·摘 要:DCT变换被广泛采用在图象和视频压缩标准中(如JPEG，MPEG，H.261/H.263).而对于这些压缩图象的处理，传统的手段是先解压到空间域，再进行处理和识别，因而增加了计算复杂性。针对这个问题，运用压缩域上图像处理技术，提出了人脸特征表达的方法，并构造DCT域上人脸识别系统。在人脸标准库FEREF上的测试，提出的算法与经典的特征脸法和PCA+LDA法相比较，不仅提高了精度，而且降低
基于图嵌入和最大互信息组合的降维
在特征降维方面，图嵌入框架统一了PCA, LDA 等一系列特征降维算法，方便求解，<BR>但相似度矩阵计算有赖于人为假设。而最大互信息(MMI)从信息论的角度得到有效的特征降维变换，但是求解复杂。针对
Matlab LDA降维经典程序
该程序可用于信号处理方向，用以实现多特征值的降维简化。
基于多分类器融合的人脸识别方法
·摘 要:提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT＋LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征，利用Fisherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征，然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征，实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98．45％和90．79％，说明了该方法的有效性，同时也表明将多分类组合应用于人脸识
人脸识别PCALDA
基于Matlab的人脸识别系统的设计与仿真，涉及特征脸的识别，PCA算法和LDA算法比较。
Linear Discriminant Analysis算法，用于做人脸识别。
Linear Discriminant Analysis算法，此压缩包中已经带有大量train和test的相关图片，用于做人脸识别。LDA算法也可以用于其他领域如语音信号处理，此代码仅供研究，请勿用于商业！
经典的LDA特征选择算法，用matlab实现，包括数据集
经典的LDA特征选择算法，用matlab实现，包括数据集-LDA classic feature selection algorithm, using matlab to achieve, including a data set
结合PCA+LDA的图像识别算法VC封装类,可以运行,效果还可以
结合PCA+LDA的图像识别算法VC封装类,可以运行,效果还可以
Matlab LDA降维程序
<p>外国人Jonathan Huang写的LDA matlab程序，用于多维特征的降维</p>
基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现
<p>随着信息技术的发展以及嵌入式、人脸识别、计算机网络等技术的提高，人们正在感受着科技带来的便利和益处。</p><p> 该系统通过摄像头获取人脸图像,在后台应用系统完成图像识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。采用OpenCV人脸识别算法进
零死角玩转stm32 初级篇、中级篇、高级篇、系统篇
<p>《零死角玩转 STM32 》系列教程由 初级篇、 中级篇、 高级篇、 系统篇 、</p><p>四个部分组成，根据野火 STM32 开发板旧版教程升级而来，且经过重新深入编</p><p>写，重新排版，更适合初学者，步步为营，从入门到精通，从裸奔到系统，让</p><p>您零死角玩转 STM32。M3 的世界，于野火同行，乐意惬无边。</p><p><img src="data:image/png;
lda线性判别分析
<span style="color:#333333;font-family:���ź�, "font-size:15px;white-space:normal;background-color:#FFFFFF;">用matlab语言写的BDlDA算法,用于模式分类</span>
使用变分EM方法实现的LDA文本模型 输入为文本即可 分解实现
使用变分EM方法实现的LDA文本模型
输入为文本即可
分解实现，含多个小函数可单独使用
face recognition with lda+pca
face recognition with lda+pca
PCA、LDA人脸检测
PCA、LDA人脸检测，压缩包里实现了PCA、LDA、最小距离分类器，人脸检测！
文本倾向性分析程序
文本倾向性分析程序，由中国科学院计算所开发，基于LDA模型，不可外泄的内部程序，冒着被开除的风险与大家分享，欲下从速。
PCA和LDA算法的简单实现
简单实现了PCA和LDA降维算法，能够直接导入到matlab中，数据集需要用户自己提供。
LDA is pattern recognition mfile.
LDA is pattern recognition mfile.