二维线性判别分析相关论文
随着科学技术的飞速发展，研究人员所收集到的数据高速增长，体现在数据数量上的提高和维度上的增长。传统的统计学和机器学习方法可以......
油类污染严重威胁到自然环境及人类健康。因此,识别和处理油类污染非常重要。由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用......
针对二维线性判别分析在进行人脸图像投影时投影矩阵非正交、仅对行或列方向提取特征时容易丢失不同行或列间有助于鉴别分析的协方......
针对传统门锁存在的安全问题,设计了一款将Wi-Fi技术与人脸识别技术相结合的智能锁系统。该系统采用STM32F103作为核心控制器件,CC......
近几十年来,随着人脸识别研究的深入,该技术在各个领域开始广泛应用.人脸识别研究的关键问题是如何提取和描述不同个体的人脸特征,......
提出了一种基于改进的模糊C-均值聚类分类器的不完全小波分析人脸识别方法。实验证明,该文提出的方法能够提高人脸识别率,降低了运......
提出了一种新的基于矩阵的QR分解与2DLDA的单样本人脸识别算法(QR decomposition+2DLDA).利用矩阵的QR分解,将单样本人脸图像进行Q......
特定辐射源指纹识别（Specific Emitter Identification，SEI）在态势感知、网络认证等方面具有重要作用。鉴于传统的将信号变换到双谱域......
提出一种基于模糊积分的不完全小波包子空间集成人脸识别方法,并与五种相关方法进行实验比较.首先对人脸图像做不完全小波包分解,......
针对人脸识别中的特征抽取问题,对原始的二维线性判别分析(2DLDA)算法进行改进,提出了一种基于双向模块2DLDA的人脸识别算法。首先......
二维主分量分析(2DPCA)是人脸识别中的一种非常有效的特征提取方法。二维线性判别(2DLDA)方法具有很好的分类效果。在研究这两种理......
有效地提取特征和设计好的分类方法是人脸识别的关键,本文结合隶属度函数提出一种基于图像分块的二维线性判别分析识别方法。首先......
PCA和LDA是模式识别和机器学习领域两种经典的特征提取算法。但是将上述两种方式应用到图像数据时,需要将以图像矩阵表示的图像数......
视频运动对象跟踪是计算机视觉的一个基本问题,具有广阔的应用前景,可以应用到视频监控、视频分析、机器人和智能人机交互等领域。......
针对基于行列投影特征融合的二维线性判别分析中存在的问题,提出一种行列特征复融合的人脸识别算法。通过二维线性判别分析获得行......
提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征......
由于人脸具有唯一性和不易复制的良好特性,并且能在非接触环境和不会对检测人打扰的情况下进行,其商业和实用的价值超过其他的生物......
针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离......
随着计算机科学技术的不断发展,人脸识别技术的地位变得越来越重要。经过几十年的发展,人脸识别技术已经取得了巨大的进步,现有的......
基于图像的人体检测跟踪和人脸识别问题是当今计算机视觉和模式识别领域的热点研究问题，它在图像处理、智能监控、智能汽车系统等领......
在政府部门、军队的涉密场所等重要场所,必须严格掌握人员进出的情况,大多数时间还需要识别远处活动人员的身份。此时,人脸、虹膜......
ULBP容易受到随机噪声以及边缘对图像的影响,提出一种改进的UniformLBP算子和2DLDA融合的算法。首先对人脸图像进行局部纹理特征提......
