在FLD算法中,有一些重要的参数需要我们进行合理的选择,以达到更好的分类效果。本文将对FLD直线拟合算法的参数进行详细介绍和分析。 一、参数1:样本数量 样本数量是FLD直线拟合算法中的一个重要参数。样本数量越多,我们对数据的分布和特征的了解就越充分,从而可以更准确地选择合适的直线进行拟合。当样本数量较少时,...
【摘要】基于加权二维离散小波变换(2D-DWT)与 Fisher 线性判别(FLD),提出一 种人脸识别算法.利用 db2 小波对人脸图像进行 2 层小波分解,对于分解图像利用 FLD 法进行特征提取,运用最近邻分类法对提取的特征进行分类识别.在 ORL 标准 人脸图像库上的实验结果证明,该算法能取得较好的识别率.%On the basis of ...
基于2DFLD的手背静脉识别算法 手背静脉识别技术采用非接触式,为了避免在采集图片时由于手背的旋转和平移给识别带来干扰,提出 一种手背静脉有效区域的定位方法,在手背截取出一个包含静脉信息最多的矩形。该算法主要利用基于不变特征点 的图像定位方法来寻找手背外侧边缘的特征点,然后定位分割出手背静脉有效区域的图像。实验...
摘要:基于加权二维离散小波变换(2D-DWT)与Fisher线性判别(FLD),提出一种人脸识别算法。利用db2小波对人脸图像进行2层小波 分解,对于分解图像利用FLD法进行特征提取,运用最近邻分类法对提取的特征进行分类识别。在ORL标准人脸图像库上的实验结果证 明,该算法能取得较好的识别率。
基于Fisher线性判别(FLD)的人脸识别算法的实现 我们的人脸识别方法利用了两个观察结果: 从固定视点获取的朗伯曲面的所有图像都位于高维图像空间的3D线性子空间中。 由于面部表情不同,上述观察并不能完全成立。 在实践中,脸部的某些区域可能因图像而异,通常会明显偏离衬里子空间,并且识别的可靠性较差。
基于2D-DWT与FLD的人脸识别算法
基于2DFLD的手背静脉识别算法
一、FLD直线检测算法 1、FLD算法简介 FLD直线检测算法使用直线特征来代替原始的SURF点特征进行建筑物识别。与点特征进行相比,线特征具有更容易发现和更好的鲁棒性,线特...
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采用21组28片(6片FLD镜片、1片SLD镜片)镜头结构,通过巧妙的光学设计,在整个变焦范围内均可对各种光学像差进行有效校正,提供优异的锐度和清晰度。-镜头搭载了HLA高速线性马达和OS2光学防抖算法,具备强劲的对焦和防抖能力,确保在瞬息万变的动态场景中也不会错过决定性时刻。-镁合金镜头与碳纤维遮光罩,让这支镜头得以...