针对人耳图像自身的特点，并通过对现有生物识别技术的研究，本文尝试采用了一种基于核函数的Fisher
2009-05-30 11:44
；在度量学习方面，传统的核局部Fisher判别分析度量学习方法对所有查询图像统一映射到相同的特征空间中，忽略了查询图像不同区域的重要性，为此
2017-12-13 17:25
将数据集进行合理的维数约简对于一些机器学习算法效率的提高起着至关重要的影响。该文提出了一种利用数据点邻域信息的线性监督降维算法：近邻边界Fisher 判别分析(Neig
2009-11-21 11:12
线性判别分析（LDA）是一种降维技术，其目标是将数据集投影到较低维度空间中。线性判别分析也被称为正态判别分析（NDA）或判别函数分析，是
2023-04-19 11:30
相结合的场合。 提取人耳图像的特征是人耳识别中的重要环节。线性鉴别分析（LDA）是常用的提取分类特征的方法，但是，LDA对图像特征的提取需要对二维图像进行降维处理，通常
2017-11-07 15:44
提出了基于特征矩阵和改进的奇异值分解的人耳识别算法。采用特征矩阵及Fisher最优鉴别分析方法将原始样本向最优鉴别矢量投影，有效地降低了维数，再进行奇异值分解后所得
2009-06-29 08:53
对高维数据降维并选取有效特征对分类起着关键作用。针对人脸识别中存在的高维和小样本问题，从特征选取和子空间学习入手，提出了一种L2.1范数正则化的不相关判别分析算法。该
2017-11-22 14:40
本文以血液气味色谱为基础，利用逐步判别分析法建立了血液气味识别模型，并对血液气味识别模型的建立进行了详细描述。以Matlab为计算工具，编写了血液气味识别模型的代码。以
2018-01-04 16:38
。随着社会和科学技术的发展，电磁环境越来越复杂，无线电通信面临的干扰问题也日益严重。本文尝试将核Fisher判别方法应用在数字通信领域，并用MATLAB对其进行了仿真和分析
2018-01-02 11:37
针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点，提出了一种基于谱回归核判别分析（SRKDA）的室内定位算法。在离线阶段，采集已知位置的接收信号强度（RSS）数据，使用S
2021-01-19 16:36
