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搜索资源 - kpca feature extraction
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快速的人脸特征提取算法KPCA，比普通的pca特征提取算法在效率上好了不少,Fast facial feature extraction algorithm KPCA, than ordinary PCA feature extraction algorithm in the efficiency of a good many
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一个很好的PCA程序。它可用于数据的降维，消噪及特征提取。,A good PCA procedures. It can be used for data dimensionality reduction, de-noising and feature extraction.
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在特征提取阶段，研究了PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA, DiagPCA, DiagPCA-F-2DPCA等多
种方法。不同于基于图象向量的PCA特征提取，由于2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和
DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵，计算量小，所以特征的提取速度明
显高于PCA方法。-In the feature extraction stage, the study of the PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA,
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KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法-KPCA and SVM for face recognition SVM together to improve the classification results from KPCA is a kernel function in SVM a better feature extraction method
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基于PSO训练SVM的人脸识别
利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径-PSO-based SVM for face recognition training using support vector machine learning ability in the performance of good performance, combined with KPCA
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这是一段简单的基于主元分析法的特征提取的程序-This is a simple method based on principal component analysis of the feature extraction procedure
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别人的东西，有关KPCA特征提取的，看过了，很好很强大-Other people' s things, the KPCA feature extraction, and seen, very good very strong
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核主成分分析方法，是主成分分析的一种改进算法，是一种非线性的特征提取方法。
-Kernel principal component analysis, is the principal component analysis of an improved algorithm, is a nonlinear feature extraction method.
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基于matlab的二维图像的KPCA特征提取-KPCA feature extraction from image by matlab
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用于人脸识别特征提取的KPCA算法，很好的程序，有问题大家交流-KPCA for face recognition feature extraction algorithm, a very good program, there are problems we share
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在模式识别中，经常用到的一种提取特征的方法——主成分分析法-In pattern recognition, a frequently used feature extraction method- principal component analysis
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KPCA主要在图像去噪声方面有应用。此外还可以进行特征提取，降维使用.-KPCA major noise in the image to have the application. You can also feature extraction using dimension reduction.
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通过核 K- 均值聚类的方法对语音帧进行聚类 , 由于聚类的中心能够很好地代表类内的特征, 用中心样本帧取代该类, 减少了核矩阵的维数, 然后再采用稀疏 KPCA方法对核矩阵进行特征提取。-Through the nuclear K-means clustering method for clustering of speech frames, the cluster center can be a good representative of the class characteristics
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kernel PCA feature extraction
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Kernel Principal Conponent Analysis 特征提取-Kernel Principal Conponent Analysis feature extraction
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模式识别特征提取，及扩展后的和特征提取，处理图像的时候可以考虑-Pattern recognition feature extraction, and expanded and feature extraction, image can be considered
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kPCA程序，输入相应的参数后，可以直接运行，能应用到图像的特征提取与去噪等方面-kPCA program input parameters can be run directly, can be applied to image feature extraction and denoising
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A new method for performing a nonlinear form of Principal
Component Analysis proposed. By the use of integral operator kernel
functions, one can eciently compute principal components in high{
dimensional feature spaces, related to input space
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子空间的方法，KPCA matlab程序，可以实现对掌纹图像的特征提取和匹配。-Subspace methods, KPCA matlab program, you can achieve the palmprint image feature extraction and matching.
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主成分分析的一种改进算法，是一种非线性的特征提取方法。(An improved algorithm of principal component analysis is a nonlinear feature extraction method)
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