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搜索资源列表

  1. 基于对称二维主成分分析的人脸识别

  2. 很好的对二维主成分分析图像的人脸识别 很好的文章

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-07
    • 文件大小：264kb
    • 提供者：janexsy

  1. 人脸识别（TwoDPCA）

  2. 一种直接基于图像矩阵的二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-27
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：x150440288

  1. 非负二维主成分分析及在人脸识别中的应用

  2. 二维主成分分析是一种基于整体脸的方法，保留人脸部件之间的拓扑关系．而非负矩阵分析是基于局部特征的识别，是通过提取局部信息来实现分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-24
    • 文件大小：388kb
    • 提供者：wojiaoliukai

  1. 基于二维主成分分析的运动目标检测

  2. 基于二维主成分分析的运动目标检测基于二维主成分分析的运动目标检测基于二维主成分分析的运动目标检测基于二维主成分分析的运动目标检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-27
    • 文件大小：195kb
    • 提供者：haogang_hao1986

  1. 二维PCA人脸特征提取算法及其改进

  2. 基于DiagPCA(对角主成分分析)及平均脸的方法对二维主成分分析(2DPCA)方法进行了改进 既考虑到构造2DPCA训练样本人脸间散布矩阵时使特征最大化，减少了同类人脸之间的特征差异，又利用图像矩阵对角化将图像的行、列关系联系起来，并利用ORL人脸数据库进行实验。结果显示．该方法可提高人脸识别率，且降低了特征提取的时间。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-30
    • 文件大小：188kb
    • 提供者：joygogo0130

  1. 一种新的图像去噪方法.pdf

  2. ：传统的去噪方法需要进行较多的预处理，提出一种基于非张量积小波滤波器和二维主成分分析的图像去噪方法．该方法在不需要预处理的情况下，直接利用原始图像的分解信息进行去噪．利用客观的峰值信噪比(PSNR)和主观视觉效果作为评价标准．仿真实验表明该方法不仅PSNR值较大，而且明显地改善了去 噪后的视觉效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-01
    • 文件大小：174kb
    • 提供者：breathingfeel

  1. 基于主成分分析的人脸二维码识别完整程序

  2. 基于主成分分析的人脸二维码识别完整程序,可以直接运行

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-07
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_39615327

  1. 基于主成分分析的人脸识别

  2. (Principle Component Analysis，PCA)，它是一种基于目标二阶统计特性的最佳正交变换。它变换后产生的新的分量正交或不相关，减少数据冗余，使得数据在一个低维的特征空间被处理，同时保持原始数据的绝大部分的信息。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-03
    • 文件大小：479kb
    • 提供者：wang371659926

  1. 基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别.pdf

  2. 基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法

  2. 针对现有边坡监测方法存在监测点少、分辨率低、测量周期长等问题,为了实时监测煤矿边坡的沉降并有效抑制虚警,提出了一种基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法。该方法首先使用三频彩色条纹投影轮廓术快速精确地获取被测边坡的高程信息,然后对其进行二维主成分分析,简化计算量,最后根据被测边坡对应位置不同时刻的欧氏距离来判断边坡是否发生虚警。实验结果表明,该监测方法能有效地监测到边坡的虚警,具有良好的实时性和鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：279kb
    • 提供者：weixin_38519849

  1. 基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别.pdf

  2. 基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-14
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别.pdf

  2. 基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于matlab的主成分分析的人脸二维码识别.zip

  2. 基于matlab的主成分分析的人脸二维码识别，将其与QR二维码的编解码进行了结合，使用MATLAB作为工具平台，调用QR二维码编解码应用程序，进而实现了一个人脸二维码自动识别的系统原型，仿真实现效果较好

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：qq_41782791

  1. 电子测量中的基于贡献矩阵的微钙化点检测

  2. 基于贡献矩阵的微钙化点检测 [日期：2005-8-24] 来源：电子技术应用  作者：胡正平 吴 燕 王成儒 [字体：大 中 小] 　     摘要：提出了基于贡献矩阵的特征提取方法。首先采用基于结构分析的统计方法构造贡献矩阵，利用贡献矩阵对图像预处理；通过二维主成分分析方法提取图像特征。将此算法用于微钙化点图像特征提取，利用支持向量机分类器件进行分类。实验结果表明，该算法加快了训练速度，同时有效地降低了微钙化点检测的假阳性。     关键词：支持向量机 贡献矩阵 二维主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：93kb
    • 提供者：weixin_38612648

  1. 基于荧光光谱的二维Gabor小波分析和支持向量机开发的水污染分类

  2. 必须确定城市供水系统中特定类别的污染物。 传统的检测方法主要基于常见的水质指标。 然而，由于诸如分析时间长，灵敏度不足，对试剂的需要以及废液的产生等问题，使得检查这些水质指标变得困难。 这些问题阻碍了高频水的检测和监测。 在这项研究中，采用三维（3D）荧光光谱作为水质监测方法。 提出了一种基于二维（2D）Gabor小波和支持向量机（SVM）的多分类识别方法。 用于插值的Delaunay三角剖分方法用于预处理3D荧光光谱，从而消除了瑞利散射和拉曼散射。 提出了由不同比例和旋转角度的滤波器生成的二维

  3. 所属分类：其它

  1. 基于W2DPCA-FCM的近红外显微图像分割

  2. 特征提取与聚类分析相结合的图像分割方法可以用于近红外显微图像化学信息的快速提取。针对基于主成分分析(PCA)的特征提取运算较为复杂的缺点，提出了一种加权二维主成分分析（W2DPCA）光谱特征提取方法，与模糊C均值(FCM)算法相结合用于近红外显微图像化学分布信息提取。通过片剂的近红外显微图像的仿真实验，验证了W2DPCA-FCM方法的可行性和有效性。实验结果表明，W2DPCA-FCM方法可以减少计算时间、提高聚类精度，是一种有效的红外显微图像分析方法。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于选择性分段行-列二维主成分分析的高光谱图像异常检测

  2. 高光谱图像具有越来越高的空间和光谱分辨率，其带来了数据量大、相关性强和冗余度高的问题，使得异常检测结果精度不高。为了选择更加有利于异常检测的图像，运用二维主成分分析（2DPCA）方法降维，并引入局部联合偏度-峰度指数进行图像选择，提出了一种基于选择性分段2DPCA的高光谱图像异常检测方法。首先利用相关系数对原始图像进行分段，然后通过旋转数据结构在每个波段子空间中实现行-列二维主成分降维；再选择合适大小的窗口，遍历每个降维结果的主成分，计算窗口内的局部联合偏度-峰度指数，并以此为指标选择用于异常检

  3. 所属分类：其它

  1. 基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类

  2. 提出了两种基于主成分分析与局部二值模式的高光谱图像分类算法。利用主成分分析去除高光谱图像的谱间冗余信息，对降维后的图像利用局部二值模式进行空间纹理特征分析，采用稀疏表示分类和支持向量机分别对提取的特征进行分类。其通过将主成分分析与局部二值模式相结合对高光谱图像进行特征提取，保证了高光谱图像的谱间冗余的有效去除，同时保护了高光谱图像的空间局部邻域信息，因此，此类算法不但能充分挖掘高光谱图像的谱间-空间特征，在较大程度上提高分类精度和Kappa系数，而且在高斯噪声环境中和小样本情况下也具有良好的分类

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于改进的AdaBoost、肤色和2DPCA的人脸检测方法

  2. 为了提高复杂背景下多人脸检测率以及人脸检测速度，提出了一种基于改进AdaBoost、肤色检测和二维主成分分析法（Two-dimensional Principal Component Analysis，2DPCA）的人脸检测方法。该方法首先利用金字塔结构快速检测人脸，得到人脸检测区域，然后利用肤色检测对待判人脸区域进行过滤，过滤误检的非人脸区域，最后根据人脸的几何位置进行人脸关键部位的2DPCA检测。仿真结果表明，该方法实现了复杂背景下多人脸图像快速检测和精确定位，有效降低了误检率，使检测结果更

  3. 所属分类：其它

  1. 04_ 基于主成分分析的人脸二维码识别.zip

  2. 大家好，这是一个MATLAB系列视频，共围绕30个计算机视觉和机器学习的实战项目展开。十分适合作为课程作业或是课程汇报。需要源码可直接留言 04_基于主成分分析的人脸二维码识别，适合本科或部分研究生课程设计。 涉及到机器学习、模式识别相关内容 若存在无法运行情况，可以联系本人。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：xhq_llz
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