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Principal Component Analysis
• Uses:
– Data Visualization
– Data Reduction
– Data Classification
– Trend Analysis
– Factor Analysis
– Noise Reduction
• Examples:
– How many unique “sub-sets” are in
the sample?
– How ar
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题,在法律、商业等领域有
着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成:定位与检测模块,特征提
取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论,通过实验仿真了一个基于静态图像
的人脸识别系统。为提高系统的识别率,本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深
入研究。
针对复杂多变人脸检测和定位问题,实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该
算法首先基于肽色特征提取出人脸区域,根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛
可
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利用PCA进行降维,并利用adaboost进行分类的人脸识别方法描述-Use PCA dimensionality reduction , face recognition method using adaboost classification descr iption
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为实现合格和缺陷板栗的分级, 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板
栗为研究对象, 提取的颜色及纹理等 8 个特征值, 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利
用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明, 在图像信息主成分因子数为 3, 中间层节点数为 12 时, 建立
的模型最佳, 模型训练时的回判率为 100 , 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷
板栗分
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When extracting discriminative features multimodal
data, current methods rarely concern the data distribution.
In this paper, we present an assumption that is consistent with
the viewpoint of discrimination, that is, a person’s overall
biomet
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本文档包含了对视频分类的方法论文,先提取视频中音频信息和图像信息,然后进行拼接并使用PCA进行降维处理,最后使用高斯联合模型进行学习和分类-This document contains papers on the video classification method, first extract the video audio information and image information, and then stitching using PCA dimension reduction,
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