使用PCA、NMF和HOG特征，分别配以KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）（Matlab完整源码和数据） PCA_KNN : PCA + KNN PCA_SVM : PCA + SVM NMF_KNN : NMF + KNN NMF_SVM : NMF + SVM HOG_KNN : HOG + KNN HOG_SVM : HOG + SVM

MATLAB实现PCA-GRU主成分降维结合门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。

使用PCA-2D-PCA和2D-Square-PCA进行人脸识别 用于识别人脸的Python中PCA / 2D-PCA / 2D（Square）-PCA的实现： 单人图像 集团形象 识别视频中的人脸 ORL数据集的准确性 PCA（93.42％） 二维PCA（96.05％） 2D（平方）-PCA（97.36％） 要求 麻木 OpenCV 科学的 用法 在Face_Recognition类中，使用来自（pca，2d-pca，2d2-pca）的algo_type 在Face_Recognition类中，将reco_type用作 对于单张图片= 0 视频= 1 对于组图像= 2 该项目使用ORL数据集，您可以将数据集放置在images文件夹中，并在dataset.py文件中更改数据集的名称（可以使用提供的FaceExtractor通过提取面部来创建新的数据集） 运行Face_Rec

关于PCASIFT的源码，比较简单，适合初入门的新手。

PCA-SIFT matlab，对学习局部区域算子的人会有所帮助。

前几天上数字图像处理的时候学习了PCA人脸识别,趁热打铁，做一些学习记录。PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。在人脸识别上面，用PCA的主要目的就是把原来维度很高的图像，提取图像的主要成分（用于识别的特征），去掉不重要的成分，使得可以用比较少的维度来表示图像，以方便进行图形识别。

lda降维matlab代码降维pca-lda CS的PCA和LDA分析：551​​模式重建过程hw3 为输出运行patternHw3_main脚本 随代码一起附上报告，该报告分析作业中的给定数据 LDA代码来自Matlab工具箱，用于降维 该工具箱可以从以下位置获得 使用前请先参考

基于的人脸识别算法，首先应用变换，求出训练人脸空间的特征值，对特征值进行一定的取舍，然后构成一个新的低维正交基空间，我们将所有的人脸投影在这个低维空间中，然后计算与待测图像的人脸最近的人脸图像，最后完成人脸识别。人脸识别算法的关键步骤包括以下四步： 第一步：图像预处理。 第二步：训练人脸库，建立特征脸空间。 第三步：将预存人脸图像和待识别图像投影到特征脸空间上。

MATLAB实现PCA-BiLSTM主成分降维结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。

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