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  1. 2DLDA 二维线性鉴别分析

  2. 二维的LDA人脸识别matlab程序,非常好用。-Two-dimensional LDA face recognition matlab program, very easy to use.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-18
    • 文件大小：12288
    • 提供者：sandylauous

  1. Fisher线性鉴别函数

  2. 改论文叙述了一种新的线性鉴别函数，可以使大家更了解FISHER线性鉴别函数。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 基于fisher的线性判别分析(LDA)人脸识别系统

  2. 包含测试样本和训练样本，matlab程序，用lda实现的人脸识别实例，程序注释很清晰，有助于理解算法过程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-27
    • 文件大小：184320
    • 提供者：bang911

  1. 基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法

  2. 首先证明了，当类内散布矩阵非奇异时，特定参数值c0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次，给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大，识别率也逐渐增大.当参数C增大到co时，识别率达到最大值.另外，以往的研究成果表明:当类内散布矩阵奇异时，最大散度差鉴别准则逐步逼近大间距线性投影准则.而且，随粉参数C的不断增大，最大散度差分类算法的识别率也单调增大并最终稳定到大间距线性投影分类算法的识别率上.为此，我们提出了基于最大散度

  3. 所属分类：其它

  1. 直接 ＬＤＡ 在人脸识别中的鉴别力分析

  2. 直接线性鉴别分析（ＤＬＤＡ）曾被声明利用类内离散矩阵零空间内外所有鉴别信息，为了分析声明的理论缺陷，对ＤＬＤＡ在人脸识别中的鉴别特性进行了研究．鉴于ＤＬＤＡ是在类间离散矩阵列空间中寻找最优解，理论分析从下面３方面内容展开：类间和类内离散矩阵的列空间之间的关系、类间离散矩列空间与类内离散矩阵零空间的关系以及在保留全部鉴别矢量下的ＤＬＤＡ特性，结果表明，在小样本条件下，ＤＬＤＡ几乎没利用零空间内的信息，导致一些有用的鉴别信息的丢失；若保留全部的鉴别矢量，ＤＬＤＡ退化为类间离散矩阵的保留所有非零成分

  3. 所属分类：其它

  1. 线性鉴别分析

  2. 线性鉴别分析(lda)是作人脸识别非常经典的一个算法，这是一个matlab代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-01-03
    • 文件大小：2048
    • 提供者：lzh_01

  1. LDA线性鉴别分析

  2. 线性鉴别分析（Linear Discriminant Analysis），是信号处理中一种用来筛选所需信号的常用方法。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2013-05-08
    • 文件大小：11264
    • 提供者：u010613631

  1. 基于线性鉴别的无参数局部保持投影算法.pdf

  2. 基于线性鉴别的无参数局部保持投影算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 多光谱成像与多元分析相结合，从健康的Sprague-Dawley大鼠晶状体鉴别亚硒酸盐诱发的白内障晶状体

  2. 白内障是全世界失明的主要原因。 在临床前研究过程中，将白内障晶状体与健康晶状体区别开来的当前方法是基于组织病理学或临床评估，这些评估因主观性而减弱。 在这项工作中，使用多光谱成像技术结合多变量分析研究了Sprague-Dawley大鼠的白内障和健康晶状体组织。 以透射，反射和散射模式捕获多光谱图像。 总的来说，发现五个光谱带是区分白内障晶状体和健康晶状体的标志。 在反射模式下辨别为470 nm和625 nm，而在透射模式下辨别为435 nm，590 nm和700 nm。 通过Fisher线性判别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38666753

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于核主量和线性鉴别分析的人脸识别算法探究

  2. 人脸识别在近些年来已成为计算机视觉和模式识别领域中的热门课题。众所周知，人脸识别是典型的高维数据分类问题，即人脸的原始特征对应高维空间中矩阵数据的图像，然而在人脸识别中直接应用这些数据会使计算速度明显降低，不利于现代科学领域对人脸识别速度和精度的要求。现今人脸识别领域中面临的问题是提取什么样的特征利于分类器的分类以及如何减少高维数据的运算等。迄今为止，线性子空间方法在特征提取中得到了广泛的发展，其中主成分分析（PCA）[1]和线性鉴别分析（LDA）[2]方法是人脸识别中广为采用的基本方法。尽管这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：407552
    • 提供者：weixin_38513665

  1. 基于核线性分类分析的三维模型检索算法

  2. 为提高检索精确度，提出了一种利用核线性分类分析来对模型特征进行优化的新方法。其主要思想是通过满足Mercer条件的非线性映射将低维空间下线性不可分的样本映射到高维空间，在高维空间中利用线性分类分析将原有的三维模型特征投影到特定的子空间。该方法能够在保持类间距离基础上得到具有鉴别信息的低维特征用于三维模型检索。实验结果表明，核线性分类分析方法速度较快，可在秒级完成三维特征优化，同时优化特征在本文测试数据集上可平均提高搜索准确度15%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：849920
    • 提供者：weixin_38537689

  1. 基于PCA和LDA融合算法的性别鉴别

  2. 摘要:  结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法（PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA），得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：66560
    • 提供者：weixin_38661650

  1. 基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析

  2. 基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：402432
    • 提供者：weixin_38638312

  1. 基于高光谱技术与机器学习的新疆红枣品种鉴别

  2. 为实现对红枣品种的判别,利用高光谱技术并结合机器学习算法对金丝大枣、骏枣和滩枣这三个品种的新疆红枣进行研究。首先,分别利用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导(1-Der)和Savitzky-Golay(SG)平滑等数据预处理方法对原始光谱进行预处理,研究了预处理方法对建模的影响;然后,利用光谱-理化值共生距离法(SPXY)将样本集划分为校正集和预测集,基于线性判别分析(LDA)、K-最近邻分类(KNN)和支持向量机(SVM)算法对预处理后的全波段光谱建立红枣品种鉴别模型,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38625448

  1. 结合小波压缩和APTLD的三维荧光光谱技术在掺伪芝麻油鉴别中的应用

  2. 将三维荧光光谱技术、小波压缩和交替惩罚三线性分解算法（APTLD）结合，提出了一种鉴别掺伪芝麻油的新方法。利用荧光光谱仪测量纯芝麻油及掺伪芝麻油样本的三维荧光光谱，通过激发校正和发射校正消除仪器带来的误差，得到样本的真实三维荧光光谱数据；利用小波压缩对处理后的真实数据进行压缩，以减少冗余信息，其中压缩分数和数据恢复分数分别大于94.00%和98.00%；利用APTLD算法对压缩后的数据进行定性及定量分析，得到的回收率为97.0%～99.8%，预测方均根误差不大于0.120。研究结果表明，所提方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38534444

  1. 基于 Raman 光谱的人、犬、兔血液鉴别

  2. 多物种血液鉴别对于进出口检验检疫、刑事侦检以及野生动物保护等领域尤为重要。传统的血液鉴别方法，在鉴别时常常会对血液样本造成破坏，而.Raman 光谱作为一种振动光谱可获得物质分子振动、转动信息，进而分析物质组成，为无损血液鉴别技术提供了可能。目前，已经有基于 Raman 光谱进行血液.鉴别的报道，但存在如下两个问题：单一物种样本数量较少，易导致模型欠拟合；均采用线性分类模型，忽略了光谱中非线性因素的影响，降低了模型的分类性能。因此，本文将支持向量机沿用至 Raman 光谱血液鉴别中，克服了线性模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38696176

  1. 凝视热成像系统的三角方向鉴别阈值曲线预测

  2. 为有效评价凝视成像系统的性能,依据凝视红外成像系统对红外辐射信号的转换机理,建立了凝视红外成像系统信号响应模型;利用线性系统理论和采样理论对成像系统的传递函数进行了分析建模;借助于三维噪声模型表征了系统的噪声特性。以成像系统建模为基础,模拟生成不同尺寸、不同辐射温差的等边三角形方位靶标图像;针对不同刺激强度的三角形靶标仿真图像,统计观察者对靶标方向正确鉴别的概率,引入视觉心理测量函数——韦布尔(Weibull)函数拟合观察者鉴别概率数据,实现了三角方向鉴别阈值(TOD)曲线的预测。与实际测量结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38654380

  1. 中红外光谱法结合支持向量机快速鉴别蜂蜜品种

  2. 为快速鉴别5种蜂蜜(椴树蜜、荆条蜜、油菜蜜、洋槐蜜、荔枝蜜)的品种, 首次提出了基于主成分分析(PCA)方法结合线性支持向量机(SVM)或最小二乘支持向量机(LSSVM)的中红外光谱法鉴别蜂蜜品种的新方法。用傅里叶变换中红外光谱仪测定5种蜂蜜样本的中红外光谱, 并进行归一化预处理, 然后用主成分分析降维方法分别提取经预处理后的光谱数据中的5维、10维、15维、20维特征数据, 最后设计了线性SVM和基于网格搜索优化算法的径向基函数(RBF)的LSSVM分类器模型。利用不同分类器模型, 识别未知蜂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38718690

  1. Python实现线性判别分析(LDA)的MATLAB方式

  2. 线性判别分析（linear discriminant analysis），LDA。也称为Fisher线性判别（FLD）是模式识别的经典算法。 （1）中心思想：将高维的样本投影到最佳鉴别矢量空间，来达到抽取分类信息和压缩特种空间维数的效果，投影后保证样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离。也就是说在该空间中有最佳的可分离性。 （2）与PCA的不同点：PCA主要是从特征的协方差出发，来找到比较好的投影方式，最后需要保留的特征维数可以自己选择。但是LDA更多的是考虑了类别信息，即希望投影后不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38677472

  1. 基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析

  2. 为在特征融合中综合利用数据的类别信息和数据结构中所蕴含的自然鉴别信息, 提出一种基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析算法. 首先利用局部稀疏表示模型, 以较小的计算复杂度获取局部稀疏重构矩阵; 然后在典型相关分析的框架中实现对局部稀疏结构保持、线性鉴别分析和组合特征相关性的联合优化, 增强了融合特征的鉴别能力. 在人工数据、多特征手写字数据、人脸数据上的实验表明了所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：686080
    • 提供者：weixin_38653694
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