现在,全球已进入互联网时代,在各个领域都能收集到丰富多样的数据信息.通过对这些数据信息的处理,可以更加丰富,具体的描述客观对象,帮助人们找到事物的本质规律,以致做出正确的判断与措施来提高社会资源利用率
鲁棒主成分分析算法综述,肖萌,温罗生,主成分分析(principlecomponentanalysis)是对高维数据进行处理、分析、压缩以及可视化的一个流行工具。在网页查询、计算机视觉中的生�
主成分分析亦称“主分量分析”或“分量分析”等,它是指将多个相关变量简化为少数几个不相关变量的一种多元统计方法.其目的在于简化统计数据和揭示变量间的关系.每个主成分是初始变量的线性组合,所有主成分间相互
用c++实现的主成分分析,基于svd算法的。
传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成,利用人的经验来获取模式特征,很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法,避免了对图像进行复杂的特征提取,直接把图像数
本文档是基于BP神经网络的人脸识别源代码以及数据文件,源码为C系列;相关实验的详细内容分析请自行于博客中查找。
代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值,使用奇异值分解的方法得到对应的特征。程序预设了只读取前5个人的人脸图片,可以自
基于深度卷积神经网络的人脸识别
针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在,用于入脸表情分类时,不仅实时性难以达到要求,而且识 别精度也存在不确定性。为提高速度,加快收敛,提出一种基于局部性CMAC(Cerebellar M
参照经典的卷积神经网络模型 Lenet-5的结构,提出一种适用于该数据集的CNN结构
