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详细介绍了Fisher分类器的基本原理以及应用，是模式识别学习不错的资料-Described in detail the basic principles and application of the Fisher classifier is a pattern recognition learning good information
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提出了基于主动学习SVM的局部放电模式识别方法。将主动学习的思想引用到“一对一”多分类SVM分类器,选用基于后验概率的釆样函数对放电样本进行选择,挑选出对分类器最有价值的样本进行训练。
-Puts forward the partial discharge pattern recognition method based on active learning SVM. Will reference to the one to one the ideology of active stud
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为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特
征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸
局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人
脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
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模式识别的贝叶斯公式进行设计分类器A Bayesian formulation for large data pattern recognition is designed for classifier-A Bayesian formulation for large data pattern recognition is designed for classifier
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可以分别介绍度量距离的KNN分类器英文论文，有欧式和马氏距离。对模式识别十分重要的作用，可以帮助新手更好的理解KNN原理，对人脸识别有着很好的演示作用。-KNN classifier can respectively introduces measure distance English papers, style and markov distance. For pattern recognition is an important role, can help beginners a bet
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