现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法
现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法,即首先将图像转换为一维向量,再用主分量分析(PCA),Fisher线性鉴别分析(LDA),Fisherfaces式核主分量分析(KPCA)等方法抽取特征,然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高,计算量大,协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足,提出了二维...
现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法,即首先将图像转换为一维向量,再用主分量分析(PCA),Fisher线性鉴别分析(LDA),Fisherfaces式核主分量分析(KPCA)等方法抽取特征,然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高,计算量大,协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足,提出了二维...
主成分分析算法(PCA),这是一个外国人编写的,很具有参考价值...
自从David G. Lowe提出SIFT算法。有很多解释说明,应用和发展。这里搜集了主要有贡献的文章。...
sift特征点对应匹配算法,对立体匹配的初学者和资深编程人员都是很有用的。...
本文介绍的是小波变换在人脸识别当中应用,是篇硕士论文,介绍了多种小波人脸识别算法,有基于离散小波的人脸检测与特征定位算法,基于小波变换的PCA人脸识别算法,基于小波变换和人工神经网络的人脸识别算法,基于小波变换和支持向量机的人脸识别算法,内容全面,具有很高的参考学习价值。...