判别分析案例讲解、数据

现实中,常需辨识低分辨率(low-resolution,简称LR)图像(如监控系统所捕捉的人脸),但相比通常的高(high-resolution,简称HR)或超(super-resolution,简称

刚开始接触人脸识别时,总结的各种各样的LDA方法。

采用Fisher鉴别分析对mnist数据集当中的手写数字0,1进行识别

矿井突水是影响煤矿安全生产的灾害之一,快速准确地判别突水水源对于水害治理至关重要。Fisher判别分析法在判别混合水时,只能将此确定为最相像的某一分组,从而发生误判,因此在Fisher判别分析理论的基

线性判别分析(LDA) 作为一种经典的特征提取方法被广泛地加以研究和运用, 然而LDA作为全局判别准则在一定程度上忽视了样本空间的局部结构和局部信息. 为此, 通过引入局部加权均值(LWM)并结合最大

提出了利用卷积神经网络(CNN)对儿童注意缺陷与多动症(ADHD)的功能性核磁共振图像(fMRI)进行特征分析,从而对ADHD患者进行判别分析。针对ADHD-200全球竞赛的三个数据库的fMRI数据,

通过分析经典稀疏视觉跟踪算法在粒子滤波框架下的采样粒子分布与运动目标真实状态的差异，提出了一个基于在线判别分析的改进稀疏视觉跟踪算法。该跟踪算法通过在线逻辑斯蒂判别分析模型及其更新过程，自主获取运动目

为了提高煤炭自燃危险性预测精度,提出了基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测模型。利用核主成分分析法(KPCA)对相关程度较高的特征指标进行非线性特征提取,将提取出的主成分作为Fisher判

应用距离判别分析理论,结合矿井含水层的水化学分析资料,选取6种离子组分的浓度作为突水水源识别的判别因子,建立矿井突水水源识别的距离判别分析模型;以35组采样的水源样品作为学习样本进行训练,建立相应线性

Matlab偏最小二乘法用于判,,,别分析