投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤： 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵，对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算，使用图像的灰度值，它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时，因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式，重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在，每个图像都由一个 1600x1 的向量表示（对于 40x40 大小的图像）。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值，我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 （x = 训练集中的每个图像，m = 图像的平均值） 为了计算类内散布的总数，我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布，我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成（m = 该类别的平均值，m` =

这个是lda分类算法，主要用于人脸识别和表情识别

网络食品安全问题话题发现的LDA-Kmeans算法

21ic下载_经典的LDA特征选择算法，用matlab实现，包括数据集

基于matlab的表情识别代码MATLAB项目 使用LDA分类器％的基于图像的面部表情识别系统，这是感知色彩空间clc中面部表情的代码； 关闭所有; 清除所有； 警告关闭； ％------------------------------------------------- ------------------------- ％设置用于喂养训练数据的目标文件夹F = dir（'Jaffe_images'）; F =字符（F.name）; nfldrs = size（F，1）-2;％否文件夹数（表达式）％-------------------------------------------- ------------------------------ ％ff = [0,2,4,8,16,32];％比例因子theta = [pi / 3，pi / 6，pi / 2,3 *（pi / 4）]; ％不。 过滤器％Sx = 2的角度（方向）；过滤器％Sy = 4的％x；过滤器％y h = waitbar（0，'请稍候！模块正在训练中'）;％small通知％ ------------------

以花为例的线性判别分析。 在这里，我们讨论了三种不同种类的花，并通过使用萼片和花瓣的参数来区分它们。

基于LDA(fisherface)和KNN的人脸识别 经典的fisherface算法（PCA+LDA)，人脸识别入门 分类器采用KNN matlab实现，内附ORL人脸训练库

基于LDA的卷积神经网络特征图选择

吉布斯采样matlab代码

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