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  1. 2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm

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  2. 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应,支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点,将两者结合起来用于人脸识别。首先,利用小波变换获取人脸图像的低频分量,忽 略高频分量:然后,用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征,用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:230.85kb
    • 提供者:费富里
  1. 2dPCAand-2dlda

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  2. 模式识别中2D方法,非常有用对初学者,包括2DPCA和2DLDA最新的方法。-2D pattern recognition method is very useful for beginners, including 2DPCA and 2DLDA latest methods.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-06-09
    • 文件大小:14.99mb
    • 提供者:万明华
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