本文基于混合专家模型(Bayesian Mixture of Experts, BME)，采用“分而治之”的思想，建立了从图像特征空间到三维参数空间的映射，从而实现三维人体跟踪。使用背景减法从图像序列中提取人体区域，采用PCA方法对人体区域特征进行降维，应用BME算法和k-means聚类算法建立图像特征空间和状态空间之间的对应关系，从图像特征中估计出人体模型的三维姿态。实验结果表明本论文方法能够准确地从单视频序列中重建三维人体运动
THUCTC(THU Chinese Text Classification)是由清华大学自然语言处理实验室推出的中文文本分类工具包，能够自动高效地实现用户自定义的文本分类语料的训练、评测、分类功能。文本分类通常包括特征选取、特征降维、分类模型学习三个步骤。如何选取合适的文本特征并进行降维，是中文文本分类的挑战性问题。我组根据多年在中文文本分类的研究经验，在THUCTC中选取二字串bigram作为特征单元，特征降维方法为Chi-square，权重计算方法为tfidf，分类模型使用的是LibSV
核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-KPCA_v2.zip 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑 核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有：（1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取） （2）SPE和T2统计量及其控制限的计算 （3）故障检测 参考文献： Lee J M, Yoo C K, Choi S W, et al.
核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-data.rar 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑 核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有：（1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取） （2）SPE和T2统计量及其控制限的计算 （3）故障检测 参考文献： Lee J M, Yoo C K, Choi S W, et al. Non
