为此,主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)作为两种经典的数据降维技术,被广泛应用于人脸识别的预处理阶段。 PCA:数据降维的利器 PCA(Principal Component Analysis) 是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的统计方法。在人脸识别中,PCA能有效减少图像数据的维度,同时尽量...
1.国内外养老产业政策比较研究——以中日养老产业政策比较为例2.基于文化产业特殊性视角的文化产业政策取向——以江苏文化产业政策文本为例3.基于PCA和LDA结合的人脸识别方法的比较研究4.新媒体与文化产业政策比较——以中国、韩国、日本为例5.基于文本分析的创意设计产业政策量化比较研究——以中国设计之都为例(2006...
针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法.将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内,类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二...
基于小波域PCA与LDA相结合的红外人脸识别方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
拉曼散射(NIR-SERS)光谱技术,基于高效,稳定,低廉的纳米银膜基底检测了25例肝癌患者,25例肝癌术后患者和25例健康人的氧合血红蛋白(OxyHb).对比发现,健康人,肝癌术后患者和肝癌患者的OxyHb的NIR-SERS光谱谱峰强度呈现依次下降的趋势,表明从谱峰强度可以初步判断肝癌术后患者恢复情况.利用主成分分析(PCA)结合线性...
包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法均用 Python 代码进行了实现。读者可一边运行代码一边...
摘要：政策与产业发展关系密切，因此本文以中国设计之都（北京、上海、深圳、武汉）为研究对象，采用LDA文本分析探讨2006-2023年发布的文化产业政策的政策特征与政策主题，结合PCA技术定量分析政策效果。研究验证了文化产业政策与效果的高相关性，发现研究对象普遍存在文化内涵模糊、政策效果反馈不畅和地区间差距等问题。基于...
针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集...