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PCA和LDA的人脸识别
基于PCA和LDA的人脸识别。％ Main function that reads in files， applies pre-processing， calls face％ recognition algorithm， and then plots resulting accuracy. -
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PCA+LDA人脸识别
PCA+LDA人脸识别，识别率高于单独PCA或LDA算法。需要matlab dimension reducation toolbox。 -
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线性判别分析（LDA）
线性判别分析（LDA）是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人耳识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人耳识别。文对几种基于LDA的人耳识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Fisherears、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法 -
pca+lda+粗糙集+模糊神经网络saveORLimage
（压缩包里一共有5个代码）pca+lda+粗糙集+模糊神经网络saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat2.对ldastudy进行散化(discretimage.m)，得到离散化矩阵disdata，存入到imagedisdata.mat3.将disdata组成决策表(savers -
