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利用互信息进行特征抽取的方法实现，能找到最具代表的特征，有效的实现了计算量的减少和可用来维数缩减-The use of mutual information feature extraction method of implementation, to find the most representative characteristics of an effective implementation of the computation of the reduction and can be
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双向二维主成分分析，可用于特征提取和数据降维。-binary 2DPCA is usually used for feature extraction and dada dimension reduction
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人脸检测一直是人们在研究的问题，流形学习用于人脸检测中的特征提取，用PCA与constructM进行降维，KNN分类器用于分类。取得非常好的效果。-Face detection has been the problem of people in the study, manifold learning for face detection feature extraction using PCA and constructM dimension reduction, KNN classifier
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直方图压缩模板，输入的一定bins的直方图，输出48bins的直方图，可用于图像识别，在对图像提取直方图特征后进行降维操作-Compression template histogram, histogram bins certain input, output 48bins histogram, can be used for image recognition, the histogram of the image feature extraction operation after the
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pca特征降维，gabor小波变换，人脸识别的matlab程序-pca feature dimension reduction, gabor wavelet transform, face recognition matlab program
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一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒-A simple and efficient tracking algorithm based on compressed sensing. Firstly, with the random sensing matrix compressed sensing RIP co
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改程序勇于特征降维。使用PCA的方法降低特征维度-Courage to change the feature dimension reduction program. Use PCA method to reduce the dimension feature
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人脸特征抽取。主成分分析法。特征降维。样本矩阵。-Facial feature extraction。Principal component analysis (pca).Feature dimension reduction.The sample matrix
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：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提
出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
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