基于PCA与SVM的人脸识别系统，用matlab编写，我测试过了！

本实验，利用PCA算法，对据人脸数据集进行特征提取，选择少量特征便能得到理想的结果，实验验证采用欧式距离

为了方便用户快速方便的使用C#实现PCA算法并直观的得到结果，将该算法的实现使用Winform实现。
输入矩阵数据时，请使用文档中相同的格式输入矩阵。

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

包括主元分析的精炼介绍手册。
斯坦福机器学习之主元分析笔记。
核PCA的简练介绍文档。

基于PCA的图像压缩Matlab代码

pca，特征脸程序，主成分分析，表情识别，人脸识别，特征提取

传统的PCA在处理高维度的数据时，可能会遇到很多问题，在PCA的基础上，DPCA很好的解决了数据维度大的问题，资源里包括两篇关于DPCA的论文以及对应的代码。

实现图像融合处理操作，以及融合影像质量的客观评价。
包含有主成分分析PCA、高通滤波HPF、乘积性变换和其改进型、Brovey变换及其改进型、相关系数的加权平均、IHS变换（IHS、三角IHS、圆柱体IHS及其变种）等算法，以及信息熵、平均梯度、空间频率、相关关系等客观评价指标。

本matlab工具箱包含目前大多数的降维技术，包括PCA，LDA，MDS，ProbPCA，Isomap，LLE，Laplacian，KernelPCA，KernelLDA，CCA，MCML，LPP。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。