FISHERFaceS FOR FACE RECOGNITION
標簽： FISHERFaceS RECOGNITION FACE FOR
上傳時間： 2015-05-26
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Eigenfaces vs. FISHERFaceS Recognition
標簽： FISHERFaceS Recognition Eigenfaces vs
上傳時間： 2013-12-27
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現有的代數特征的抽取方法絕大多數采用一維的方法，即首先將圖像轉換為一維向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher線性鑒別分析（LDA）,FISHERFaceS式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用適合的分類器分類。針對一維方法維數過高，計算量大，協方差矩陣常常是奇異矩陣等不足，提出了二維的圖像特征抽取方法，計算量小，協方差矩陣一般是可逆的，且識別率較高。
標簽： 特征
上傳時間： 2014-11-29
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