FLDFaceDetectionMATLAB
基于Fisher线性判别（FLD）的人脸识别算法的实现
我们的人脸识别方法利用了两个观察结果：
从固定视点获取的朗伯曲面的所有图像都位于高维图像空间的3D线性子空间中。
由于面部表情不同，上述观察并不能完全成立。 在实践中，脸部的某些区域可能因图像而异，通常会明显偏离衬里子空间，并且识别的可靠性较差。
我们通过找到从高维图像空间到低维特征空间的线性投影来利用这些观察结果，该空间对面部表情的变化不敏感。 我们选择与类内散布几乎正交的投影方向，在保持可辨别性的同时，投影出面部表情的变化。 我们的方法Fisherfaces是Fisher线性判别式（FLD）的派生物，它使类间散布与类内散布的比率最大化。
2021-07-02 21:43:16
3.63MB
1
利用Fisher线性判别来进行男女分类,用MATLAB实现代码，其中包含数据与文档说明！ 利用Fisher线性判别来进行男女分类,用MATLAB实现代码，其中包含数据与文档说明！
2021-06-29 23:10:04
13KB
1
针对我博客《线性分类器之Fisher线性判别-MATLAB实现》的数据集，为了方便大家使用代码特提交到这上面，供大家下载和使用
2021-06-27 14:45:57
11.76MB
1
利用Fisher线性判别来进行男女分类,用MATLAB实现代码，其中包含数据与文档说明！ 利用Fisher线性判别来进行男女分类,用MATLAB实现代码，其中包含数据与文档说明！
2021-06-23 08:12:48
13KB
1
根据给出的触角长度和翼长识别出一只标本是Af还是Apf是重要的。两种蠓虫，Af和Apf已由生物学家W.L.Grogna和W.W. Wirth （1981）根据它们的触角长度和翼长加以区分，见表中数据。
试分别用Fisher判别和感知准则函数求判别函数并判别出最后5个样本的类别，并画出20个样本的散点图及分类直线。
2，4. 最小均方误差准则函数。
2021-06-17 14:57:11
126KB
1
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法，利用MATLAB实现。附实例原始代码以及结果图
2021-05-14 17:49:40
79KB
1
本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集。
目录线性判别分析代码实现缺少一组数据的问题已解决！代码已更新！
线性判别分析
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题.上因为最早由[Fisher, 1936]提出,亦称“Fisher判别分析”。
LDA的基本思想:给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。
下图是LD
2021-05-14 10:33:55
92KB
1
利用Fisher线性判别来进行男女分类,用MATLAB实现代码，其中包含数据与文档说明！ 利用Fisher线性判别来进行男女分类,用MATLAB实现代码，其中包含数据与文档说明！
2021-05-09 20:15:02
13KB
1
本代码提供了基于python sklearn库的LDA线性判别分析算法：
1.利用伪随机数生成测试数据，无需添加新样本
2.较详细地介绍了库函数各参数的含义
2021-05-09 11:52:24
177KB
1