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搜索资源 - feature extraction
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通过KL变换实现特征提取从而达到表情识别以及人脸识别的目的-By KL Transform feature extraction so as to achieve the purpose of face recognition and face recognition
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基于高波滤波的特征提取技术，从而实现人脸识别和表情识别的目的-Based on high-wave filter feature extraction techniques, in order to achieve the purpose of face recognition and expression recognition
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特征提取是模式识别研究领域的一个热点.本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法.谊方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法.在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性.-Feature extraction is a hot field of pattern recognition research. In this paper, which is based on independent com
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基于VC的各种聚类和分类算法程序。
手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。
在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
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用ICA进行人耳特征的提取，没有自带人耳库，请加上人耳库以后再进行调试-To the human ear with ICA feature extraction, there is no native human ear library, coupled with the human ear library later debugging
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18 channels feature extraction
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SIFT特征提取的实现和演示，VC6.0下实现。-SIFT feature extraction implementation and demonstration, VC6.0 achieve.
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A Good presentation on feature extraction-MFCC Feature,very neatly explained.
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关于rbf神经网络实现图像分类（主要针对遥感图像）的IEEE英文文献-KERNEL-BASED NONLINEAR FEATURE EXTRACTION FOR IMAGE
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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直接用于人脸识别
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I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸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Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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使用的特征提取和遥感图像增强Canny边缘检测器-Using the Canny edge detector for feature extraction and enhancement of remote sensing images
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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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Harris角点检测，主要用于图像处理，用于特征提取，模式识别等等。-Harris corner detection, mainly for image processing for feature extraction, pattern recognition, etc.
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用gabor变换提取特征，并用BP神经网络对提取的特征进行识别。-Feature extraction using gabor transform and BP neural network using features extracted for recognition.
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图像处理中，用高斯方法滤除噪声，消除干扰，为下一步提取特征-Image processing, with the Gaussian method of filtering noise, interference cancellation, for the next step for feature extraction
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feature extraction from speech
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feature extraction from speech
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印章识别算法,即预处理、特征的提取。由于一个实际的印证识别系统涉及很多内容，不单单是图像对比的问题，现给出了基本的实现。-Seal recognition algorithm, namely, preprocessing, feature extraction. As a practical proof identification system involves many elements, not just the question of the image contrast, are gi
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pca+ svm source code (matlab) matlab code, pca for feature extraction, svm classification
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根据OPENCV给出的SIFT特征提取源代码所写的SIFT算法流程，对理解SIFT算法有一定的帮助-OPENCV given according to the source code for SIFT feature extraction algorithm written by SIFT process, on the understanding of SIFT algorithm has some help
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