Yale
共 24 篇文章
Yale 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 24 篇文章，持续更新中。
一种邻域保持判别嵌入人脸识别方法
·摘 要:邻域保持嵌入（NPE）是一种子空间学习方法,具有保持数据流形上局部邻域结构信息的能力。为了进一步提高NPE的性能,本文提出了一种邻域保持判别嵌入（NPDE）算法,并将其用于人脸识别。在NPDE算法中引入了数据集的判别信息,在保持局部邻域结构信息的同时,具有更强的判别力。在Yale和ORL人脸数据库上的实验结果表明,本文提出的NPDE用于人脸识别具有较高的识别率。[著者文摘]
小波包变换在人脸识别光照补偿中的应用
·摘 要:提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的光照补偿算法。该算法首先将人脸图像变换到对数域，并在对数域中计算2维小波包变换，通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸图像的非均匀光照补偿。由于人脸光照补偿的目的是为了提高人脸识别性能，所以光照补偿的效果利用人脸识别率来表征。在Yale B人脸库中，与对数域离散余弦变换（DCT）光照补偿算法进行了比较，实验结果表明，本文方法的人脸识别平均误识率可以
基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法
·摘 要:为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角（MSGA）和支持向量机（SVM）相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波（ASBW）的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数
KSLPP：新的人脸识别算法
·摘 要:针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维空间,通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息,提取人脸的非线性特征.采用最小近邻分类器估算识别率.采用AT＆T人脸库以及Yale人脸库,对该方法进行了测试.结果表明,与Eigenface、Fisherface以及Laplacianface等
一种新的正交保局投影人脸识别方法
·摘 要:针对人脸识别中判别特征的提取问题，提出了一种新的人脸识别算法-Schur正交保局投影（Schur-OLPP）。该方法在保局投影（LPP）的基础上引入Schur分解，求取最佳正交投影矩阵，充分提取样本的判别特征。本文采用最小近邻分类器估算识别率。在Yale人脸库以及AR人脸库的测试结果表明，在姿态、光照、表情、时间变化的情况下，Schur-OLPP都具有较好的识别率。[著者文摘]
增强联系鉴别分析及在人脸识别中的应用
·摘 要:针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中。该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一定约束条件下的优化问题来获取低维鉴别流形特征,实现在低维空间中同一类人脸数据聚集,不同类别间的人脸数据间尽可能发散,从而可以更好的应用于分类。在AT＆T和Yale人脸图像数
一种基于Fisher最优判据的人脸识别新方法
·摘 要:通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进，提出一种改进的Fisher最优判据，并应用于人脸识别中．在Olivetti—Oracle Research Lab(ORE)和Yale标准人脸库上的识别结果显示，此方法比主元分析方法(PCA)和直接线性判别分析方法(Direct Linear Discriminant Analysis，DLDA)有更好、更高的识别效果．&
利用人眼分形码距离进行快速人脸识别
·摘 要:在利用人脸分形码距离进行识别时，需要大量的时间对人脸库中每张人脸图像进行迭代与距离运算。为克服这一缺点，本文提出了用水平方向高频子带来定位眼睛并将其从人脸中抽取出来，进一步提出了基于人眼分形码距离的人脸快速识别算法。利用该算法，可去掉大部分人眼分形码距离较大的图像，从识别时间复杂性分析，本文算法所需时间主要与人眼大小以及用于最后识别的图像数目有关。在ORL和YALE两个人脸库上的实验结果
一种基于改进主成分分析的人脸识别方法
·摘 要:提出一种主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）相结合的人脸识别方法。利用遗传算法进行特征矢量的选择，以构成最有利于分类的特征空间。通过对ORL和Yale两个人脸数据库的实验结果，表明PCA和GA相结合的人脸识别算法优于传统的PCA人脸识别算法。[著者文摘]
基于正交补空间的人脸识别
·摘 要:为了实现人脸识别免于特征提取,提出了一种基于正交补脸（OC-faces）的人脸识别方法.该方法基于空间正交分解理论,对不同类的原始训练样本进行Gram-Schmidt正交化,以正交化后的基张成各个不同的子空间,将测试样本分解为子空间投影及子空间正交补两部分.正交补的范数体现了测试样本到各类子空间的距离,并以此作为分类的依据.在Yale库和AT＆T库上的实验结果表明,与主成分分析（PCA）
基于分数阶傅里叶变换的人脸识别
<p>1.本文提出了基于局部分数阶傅里叶变换直方图序列的人脸描述识别算法。鉴于分数阶傅里叶变换和局部二值模式（Local binary pattern，LBP）对光照、噪声等因素的鲁棒性，很好地提高了人脸识别率。首先，对一张人脸图像2D-FrFT和LBP编码分数阶域的幅度和相位；其次，编码后纹理图划为无重叠的区域和统计每个区域的直方图，最后将这张人脸图像所有区域的统计直方图串联。此外，本文引入贪婪
人脸识别的一种新的特征提取方法
·摘 要:针对人脸识别中判别特征的提取问题,本文提出了一种新的人脸识别算法—扩展保局投影（ELPP）。普通保局投影（LPP）在构建权图时侧重保持样本的局部结构,属于无监督学习算法。扩展保局投影在保局投影的基础上进行扩展,通过引入可调因子,在保持人脸图像局部流形结构的同时考虑样本的类别信息,从而充分提取样本的判别特征。本文采用最小近邻分类器估算识别率。在Yale人脸库以及AT＆T人脸库的测试结果表明
在Tomcat中使用Yale CAS实现单点登陆(SSO)
在Tomcat中使用Yale CAS实现单点登陆(SSO)
操作系统概念（第七版）英文版的答案 INSTRUCTOR’S MANUAL TO ACCOMPANY OPERATINGSYSTEM CONCEPTS SEVENTH EDITION AB
操作系统概念（第七版）英文版的答案
INSTRUCTOR’S MANUAL
TO ACCOMPANY
OPERATINGSYSTEM
CONCEPTS
SEVENTH EDITION
ABRAHAM SILBERSCHATZ
Yale University
PETER BAER GALVIN
Corporate Technologies
GREG GAGNE
Westmins
著名的开源仿真软件yale
著名的开源仿真软件yale，功能与matlab完全有得比
用于稀疏分解的优化搜索算法
用于稀疏分解的优化搜索算法，版权属于Patrick S. Huggins and Steven W. Zucker（Yale University）
这是读好的ORL 和YALE人脸库数据
这是读好的ORL 和YALE人脸库数据， 用LODA加载后， 变量train 代表是训练样本， test 代码是测试样本。
MATSNL is a package of MATLAB M-files for computing wireless sensor node lifetime/power budget and s
MATSNL is a package of MATLAB M-files for computing wireless sensor node lifetime/power budget and solving optimal node architecture choice problems. It is intended as an analysis and simulation tool
this a pack include source code for quartus 2. It is an implementation of the LC2. The LC-2 compu
this a pack include source code for quartus 2.
It is an implementation of the LC2. The LC-2 computer is described in Introduction to Computing Systems from Bits & Gates to C & Beyond by Yale Patt a
美国计算机界泰斗级作者Yale N. Patt的LC3 CPU VHDL源码,配合《计算机系统概论》一书学习效果更佳！
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