说明：matlab pca+svm 人脸识别系统，通过PCA进行降维，通过SVM进行分类，识别率还可以，是通的。

matlab

说明：PCA的基本思想是将原来的指标重新组合成一组新的相互无关的几个综合指标来代替原来的指标。同时根据实际需要，从中可取几个较少的综合指标作为代表原来变量的总体性指标，尽可能多地反映原来的指标信息，达到降维的目的。        此程序在matlab环境下以PCA为基础进行了图像压缩和人脸识别两种算法...

说明：机器学习中的基本,主成分分析 PCA算法.是图像处理中经常用到的降维方法

说明：主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。

主成分分析 pca降维

说明：验证可用，从先验概率中采样，计算权重，课程设计时编写的matlab程序代码，模式识别中的bayes判别分析算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,代码里有很完整的注释和解释。

matlab pca 算法 测试 提取 特征

说明：通过pac降维，然后求出几个主成份后，按照空间距离的大小来判断所读取的图片是否为同一人的图片，当训练百分比为75%时准确率可达100%。所用的图片库为orl下载的人脸图库。

matlab pca 识别 人脸 基于

说明：基于ORL人脸库的LDA+PCA+Knn人脸图像识别算法，能够精确地达到识别人脸的目的。最高可达到100%的实验检测结果。本人亲自尝试，效果很好的。

算法 识别 人脸

说明：核pca(kernel pca)教程，用来降低数据维度。这里的核可以用其他的核函数代替 ，这个教程对多维数据是慢的。读者可以用性能好的核函数来提高性能。

说明：用PCA来抽取人脸特征，在降低维数的同时，在一定程度上去除原始特征各维之间的相关性。每个人选取五张为实验的数据集。

说明：利用K近邻算法实现模式识别的一个小demo。对测试数据集做预处理，与训练数据集做K近邻匹配；使用5折的循环匹配；并对高维数据进行PCA降维以防止过拟合。

matlab 算法 近邻