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融合奇异值分解和线性鉴别分析的人脸识别算法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了奇异值分解(SVD)和线性鉴别分析(LDA)相结合的人脸识别算法。理论上,当两种数据或分类器具有一定的独立性或互补性时,数据融合或分类器融合才能改善识别率。SVD和LDA之间有着明显的互补之处,LDA在fisher准则下能最大限度地把不同的类别区分开来,但作为一种子空间方法,LDA敏感于位移、旋转等几何变换。而作为一种代数特征提取方法的SVD则具有位移、旋转不变性等优点。因此,将这两种方法相结合就有可能提高分类性能(好于单独的SVD方法和单独的LDA方法)。在ORL数据库上的实验表明,SVD和LDA相融合的识别方法的确提高了人脸识别率。 相似文献
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例1.故障现象:一台三星DV—5500V型影碟机显示屏显示正常,碟片入盒后不能重放,但有重放符号显示,3s后转为“NO DISC”显示。分析检修:拆开机盖并通电检查,初步判断是主导轴电机或驱动电路异常。用万用表R×1档测主导轴电机插头PCW 5两端时,电机旋转,说明电机良好。再检查电机驱动电路,测得驱动电源输出管PQ12、PQ13均无输出电压。 相似文献
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正基于《普通高中化学课程标准(2017年版)》编写的人教版教材《化学(必修第2册)》和选择性必修1《化学反应原理》,称为新教材;人教版《普通高中课程标准实验教科书:化学2(必修)》《普通高中课程标准实验教科书:化学反应原理(选修4)》,称为老教材。1 新老教材中"化学平衡"内容的比较(1)章引言:老教材仅指出本章的学习内容并说明了局限性,但对于学习目的、意义等描述很模糊,教学指导性不大;新教材章引言进行了凝练和概括,明确了本章 相似文献