人脸识别:利用奇异值分解和KL变换的投影代码文档
奇异值分解C++解决方案源码包括矩阵和所需一切类,是个可独立运行的解决方案,并带有测试代码
主成分分析(PCA)是降维的一种经典方法。二维主成分分析(2DPCA)在特征抽取之前不需要将图像矩阵转化为向量形式,所以能快速地提取特征。但是基于L2范数的PCA和2DPCA在遇到异常值时的表现不稳定
基于奇异值分解原理建立的完整的svdprony程序代码,很详细的讲解,能实现前向后向预测误差的求解。
为了有效地保护数字作品的版权,提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质,对原始图像进行多级小波分解,并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保
将基于凸优化的低秩矩阵恢复(LRMR)理论用于背景建模,当背景不稳定时,这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构,采用张量表征视频的高维结构特性,提出了
分析基于奇异值分解(SVD)的匿名方法在加权社交网络隐私保护中的安全性,给出在含整数权重网络中的重构方法和在含任意权重网络中的非精确重构方法,定义
推荐引擎是信息服务的一项重要内容,为了提高推荐算法的准确性,本文在推荐场景中尝试使用奇异值分解算法(SVD),并引入差分矩阵对其进行改进,通过爬取网络中的真实数据,并对爬取的数据进行预处理,使用Pyt
\矩阵分析\矩阵奇异值分解在计算技术中的应用.doc
本文是一片文档,介绍了矩阵论中的奇异值分解在现代数字信号处理中的应用。
