暂无评论
支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具，作为分类器被认为具有很高的推广性能，无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的，核函数参数σ2和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响
核函数、惩罚因子、核参数是影响支持向量数据描述（SVDD）分类方法分类效果的重要因素。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）分类方法，给出了多核支持向量数据描述分类方法的实现步骤，基于banana
基于LBP,Gabor特征相结合的人脸识别方法研究，康健，张洪刚，人脸识别是模式识别领域最为重要的研究课题之一。针对目前对人脸识别准确率越来越高的需求，本文针对LBP,Gabor小波变换将结合的人脸
等值线图在科学研究、石油地质勘探等应用中具有较重要的应用。对于生成填充的等值线图，提出了一种基于堆栈式边界扫描方法，该方法通过将填充边界特征点和等值线特征点进行统一排序，利用堆栈的先进后出的特性，得到
基于BP和PCA相结合的人脸识别模型研究，李森林，彭小宁，针对BP网络在人脸识别上的准确率低、泛化能力差等缺点，提出了一种基于PCA和BP网络相结合的人脸识别方法。即把人脸原始数据和通过PC
基于主成分分析的人脸识别研究与仿真，刘丽倩，刘岚，人脸识别是利用计算机对人脸图像进行分析处理，并从中提取能表征人脸图像的识别信息，用以进行人脸鉴别的一门技术。目前人脸识别
研究了主分量分析（PCA）和非下采样Contourlet变换（NSCT），提出一种新的多光谱图像和全色图像的融合算法。该方法对多光谱图像进行PCA变换，对所得的第一主分量（PC1）以及全色图像进行NS
为有效解决小样本问题 ,从线性子空间的角度出发 ,构造了一种矩阵变换 ,得到了类内散布矩阵的另一个对称线性子空间 ;通过对两个子空间的分别求解 ,从而得到样本有效的鉴别信息。该方法有效地解决了传统 F
基于深度学习的人脸识别pdf
首先对文本提取特征向量，再利用词语相似度求出文本特征子集，由支持向量机进行文本分类，实现了一个中文文本自动分类系统，并对该系统进行了针对SVM大规模真实文本的试验测试。试验表明，该方法的系统的招回率较
暂无评论