说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...
说明:针对EMD方法的不足,比较了软阈值,硬阈值及当今各种阈值计算方法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,采用累计贡献率的方法,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。