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- 核子空间样本选择方法的核最近邻凸包分类器，不需要账号就可以下载-Nuclear space sample selection methods nuclear convex hull nearest neighbor classifier, no account can download
PatternRecognition
- 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法-1.Fisher Classification Algorithm 2. Perceptron algorithm 3. Least-squares algorithm 4. Fast nearest neighbor 5.K-neighbor method 6. Clip
TLDA_1
- 人脸识别中TensorLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition TensorLDA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
TPCA
- 人脸识别中TensorPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition TensorPCA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
KNN
- Knn算法综述、柔性KNN算法研究、一个高效的knn分类算法、一种改进的KNN分类算法、一种优化的K最近邻协同过滤算法。-Algorithms Knn, flexible KNN algorithm, an efficient knn classification algorithm, an improved KNN classification algorithm, an optimized K-nearest neighbor co
recognition
- 用感知器分类算法和最近邻分类算法对三类点进行分类，具有窗口界面，用鼠标点击就可以了，程序自动给出分类界面-Classification algorithm with the sensor and the nearest neighbor classification algorithm to classify three categories of points, with the window interface, with a mo
ClassifyHomework
- 模式识别,用平均样本法、平均距离法、最近邻法、K近邻法进行分类。-Pattern recognition, with an average of the sample method, the average distance method, nearest neighbor, K-NN classification.
classify
- 用感知器分类算法和最近邻分类算法对三类点进行分类，具有窗口界面，用鼠标点击就可以了，程序自动给出分类界面。-Classification algorithm with the sensor and the nearest neighbor classification algorithm to classify three categories of points, with the window interface, with a m
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于
jiyutezhengronghehemohuhepanbian
- 提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定 位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基 准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进 行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最 近
shibie
- 基于奇异值分解的人脸识别方法 梁毅雄 龚卫国 潘英俊 李伟红 刘嘉敏 张红梅 提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的
zuijinlin
- 用java实现的最近邻分类器，用于模式识别中的作业处理-java
pca
- PCA(Principal Component Analysis)预处理和最近邻分类程序-the code of Principal Component Analysis
pca
- 运用奇异值分解定理的PCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器,-The use of singular value decomposition theorem of PCA method in ORL face database for face recognition, nearest neighbor classifier for the classifier,
kpca
- 运用KPCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器。-KPCA method using ORL face database for face recognition, classification for the nearest neighbor classifier.
ClosestClassify
- 最近邻分类算法，完全用C++实现，可以用于实际工作和学习中-Nearest neighbor algorithm, complete with C++ implementation can be used for practical work and learning
KNN
- 最近邻分类java实现，还有测试用例，这是用eclipse开发的，也可以把源文件拷贝出来。-nearst neighbor java
Classifier_NN_f
- 实现最近邻分类，程序返回MissNumber的值！-To achieve the nearest neighbor classification, the program returns MissNumber value!
dct_nnc
- 结合DCT和NNC进行人脸识别。先利用DCT提取特征，然后利用最近邻分类器分类，在ORL人脸库上测试效果不错。-The combination of DCT and NNC for face recognition. First DCT Feature Extraction, and then use the nearest neighbor classifiers, good test results on the ORL face