matlabkl变换题⽬,K-L变换及例题技术分析.ppt 第7章 基于K-L展开式的特征提取 7.1 K-L变换的定义与性质 7.2 K-L变换特征提取的原理及应⽤ 7.3 利⽤K-L变换进⾏⼈脸识别 实现特征提取的途径 考虑利⽤线性变换的⽅式实现降维 本质上说是⾼维→低维的投影 形式上可看是原始向量各分量的...
传统主成成份分析方法的基本原理是:利用K-L变换抽取人脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时将测试图像投影到此空间,得到一组投影系数,通过与各个人脸图像比较进行识别。 对于一幅M*N的人脸图像,将其每列相连构成一个大小为D=M*N维的列向量。D就是人脸图像的维数,即是图像空间的维数。 设n是训练样本的数目;Xj表...
Im**id上传578 Bytes文件格式nonek-l变换pca k-l变换,k-l变换的基本原理模拟,学校师姐给的,我仿真过,效果还可以 (0)踩踩(0) 所需:1积分 esp8266调试助手 2025-02-14 15:08:30 积分:1 scheduler-plugins-release-1.23.zip 2025-02-14 14:53:42 ...
本次使用的是PCA(主成分分析法)其原理是:利用K-L变换抽取人脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时将测试图像投影到此空间,得到一组投影系数,通过与各个人脸图像比较进行识别。 对于一幅M*N的人脸图像,将其每列相连构成一个大小为D=M*N维的列向量。D就是人脸图像的维数,即是图像空间的维数。设n是训练样本的数目...
主成分变换(principal component analysis),又称K-L变换。它的基本原理是:对某一多光谱图像实行一个线性变换,产生一组新的多光谱图像,使变换后各分量之间具有最小的相关性。它是一种常见的数据压缩方法,可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的前几个主分量上;同时由于主成分变换后的前几个主分量包含了主要...
用matlab编写的K-L变换算法,实验数据为Iris,数据分类为BP算法,经测试运行良好!点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 头歌python答案.txt 2025-03-29 05:59:08 积分:1 C#中的结构体详解笔记 2025-03-29 02:27:42 积分:1 c语言涂格子游戏源码.rar 2025-03-28 16:48:01 积分:1 ...
K-L 变换是完全的正交变换,但由于其复杂度高,没有快速算法,而且不适合计算机实现,因此人们经常用 DCT 这种近似正交变换来代替 K-L 变换。因此本章先简单介绍二维离散余弦变换的方法、应用,分析其变换特点,在此基础上详细介绍三维离散余弦变换原理、运算规则,阐述不同三维离散余弦变换方法,将不同三维离散余弦变换方法...
figure;plot(KLCoefR(1,:),KLCoefR(2,:),'ko'),title('K-L变换行压缩'); xlabel('第一主成分得分');ylabel('第二主成分得分'); Y=P(:,1:2)*KLCoefR(1:2,:)+averagex;%重建 forj=1:N outImage=reshape(Y(:,j),h,w); %top=max(outImage(:)); ...
其余被称为AC系数(交流系数),AC系数包含了图像的更多细节 能量主要集中在DC系数中。 但是老实说实现同一目的,更加有效的是做K-L变换,但是K-L变换的表达式复杂不易实现。 K-L变换的突出优点是去相关性好,是 均方误差 (MSE,Mean Square Error)意义下的最佳变换,它在数据压缩技术中占有重要地位。
figure;plot(KLCoefR(1,:),KLCoefR(2,:),'ko'),title('K-L变换行压缩'); xlabel('第一主成分得分');ylabel('第二主成分得分'); Y=P(:,1:2)*KLCoefR(1:2,:)+averagex;%重建 forj=1:N outImage=reshape(Y(:,j),h,w); %top=max(outImage(:)); ...