论文研究基于核Fisher判别度量学习的行人重识别 .pdf

在过去的几年中,目视识别的基于稀疏表示的分类(SRC)表现令人印象深刻。 然而,由于每个类别中的训练样本对相应类别中的字典做出同等贡献,因此SRC技术可能会导致较高的残留误差和较差的性能。 这激发了班

EANet:增强校准的跨域行人重识别

行人重识别神经网络的源代码

关系抽取被广泛应用在问答系统、社会网络分析、本体构建等领域。将特征空间归纳为浅层分析和深层分析，进一步划分后者为句法结构和依存结构，总结了对每类特征空间的应用及扩展；分析了典型的计算相似度的核函数，归

相对于人脸和指纹等广泛使用的生物特征识别手段而言，步态识别是一种相对新的非接触式的身份识别方法。提出了一种基于改进的局部敏感判别分析的步态识别方法。在真实的步态数据库上的实验结果表明，提出的步态识别方

针对人脸识别系统在非控制环境下易受姿态、表情和遮挡变化影响的问题，提出了一种基于测地映射分析（Geodesic Mapping Analysis，GMA）的特征提取方法。通过计算两个像素点间的测地距离

建立包含矿柱应力、岩石单轴抗压强度、高度、宽度、宽高比等因素在内的FDA矿柱稳定性预测模型,并用统计学的Fisher判别分析法对预测模型进行分析求解。研究结果表明:FDA模型可以较好地对矿柱稳定性进行

为建立在煤矿勘探阶段井巷围岩质量分类的判别模型,选取岩石的天然单轴抗压强度、饱和单轴抗压强度、软化系数、天然抗剪强度、饱和抗剪强度、含水率和岩石质量指标RQD值等7项因子作为分类指标,以新疆乌鲁木齐市

Fisher线性判别在理解Fisher线性分类的参考代码基础上(matlab代码),改用python代码完成Fisher判别的推导。重点理解“群内离散度”(样本类内离散矩阵)、“群间离散度”(总类内离

非常实用化的fisher判别小软件 只需导入数据 轻松求出结果 还有详细的数据分析 避免了编程的麻烦