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随着过去几十年互联网服务的指数增长,各大网站的访问量急剧上升。海量的用户请求使得热门网站的网络请求率可能在几秒钟内大规模增加。一旦服务器承受不住这样的高并发请求,由此带来的网络拥塞和延迟极大的影响用户
介绍基于改进的特征函数的调制识别算法，用于通信信号调制方式的识别。
针对训练集中出现未知网络应用样本的识别问题,提出一种基于改进的直推式支持向量机的未知网络应用识别算法,引入增类损失函数刻画在训练过程中新增的未知应用样本的损失代价,建立TSVM的优化问题并推导其求解过
局部二值模式(LBP)算法是人脸识别领域中的经典算法,能够捕捉局部的细节特征,但其鲁棒性和识别率易受外部环境变化的影响。文章深入研究了LBP算法,从LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法进行改进,
针对人脸多姿态导致人脸识别率下降这一问题,提出一种改进姿态矫正处理方法,通过改进对人脸特征点的有效定位,来计算人脸姿态旋转的角度,再通过角度和改进姿态矫正方法来矫正非标准姿态人脸到近似标准姿态。由于人
基于改进深层网络的人脸识别算法
改进的加权稀疏表示人脸识别算法针对传统的加权稀疏表示分类方法在获取训练样本权重以及求解l1 范数最小化问题中计算效率低的问题, 提出了一种加权稀疏表示和对偶增广拉格朗日乘子法(DALM) 相结合的人脸
改进SRC算法在人脸识别中的应用
数字图像中通过fisher变换图像分块能有效的识别人脸，同时有很好的鲁棒性。
K均值的时间复杂度为NKTD，其中，N代表样本个数，K代表k值，即聚类中心点个数，T代表循环次数，D代表样本数据的维度。 本算法的改进主要在以下方面： 一， 初始聚类中心点，传统的初始中心点是随机选择
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