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搜索资源列表

  1. KPCAandSVM

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  2. KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法-KPCA and SVM for face recognition SVM together to improve the classification results from KPCA is a kernel function in SVM a better feature extraction method
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:218.95kb
    • 提供者:付赛男
  1. DCT

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  2. 提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离 散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等 方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORL 人脸库上的实验结果可以看出, DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速 度。-A face recognition method based on DCT for face feature extractio
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-11-25
    • 文件大小:345.84kb
    • 提供者:罗朝辉
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