单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级主成分分析简介Principalponent Analysis(PCA)主成分分析(Principalponent Analysis 简称PCA)是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理压缩和抽提的有效方法基于PCA算法的人脸识别PCA方法由于其在降维和特征提取方面的有效性在人脸识别领域得到了广泛 的
2.1 PCA算法介绍 2.1.1 PCA原理 令x为表示环境的m维随机向量假设x均值为零即: E[x]=O. 令w表示为m维单位向量x在其上投影这个投影被定义为向量x和w的内积表示为: 而主成分分析的目的就是寻找一个权值向量w使得表达式E[y2]的值最大化: 根据线性代数的理论可以知道满足式子值最大化的训应该满足下式: 即使得上述式子最大化的w是矩阵Cx的最大特征值所对应
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级独立成份分析(ICA) 及脑功能磁共振成像(fMRI)研究的主要方向独立成份分析理论算法和应用研究fMRI脑高分辩成像的技术研究fMRI图像配准技术的研究fMRI的血流动力学模型的研究fMRI数据处理方法研究重点是ICA在fMRI的应用研究基于fMRI的脑功能定位技术及应用研究1.ICA模型X=As设无噪声信号模型为 A 为信
PCA算法程序程序说明:y = pca(mixedsig)程序中mixedsig为 nT 阶混合数据矩阵n为信号个数T为采样点数 y为 mT 阶主分量矩阵程序设计步骤:1去均值2计算协方差矩阵及其特征值和特征向量3计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数4降序排列特征值5去掉较小的特征值6去掉较大的特征值(一般没有这一步)7合并选择的特征值8选择相应的特征值和特征向量9计算白化矩阵10提取主分量程序代
程序说明:y = pca(mixedsig)程序中mixedsig为 nT 阶混合数据矩阵n为信号个数T为采样点数 y为 mT 阶主分量矩阵function y = pca(mixedsig)if nargin == 0 error(You must supply the mixed data as input argument.)endif length(size(mixedsig)
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级主成分分析简介Principalponent Analysis(PCA)主成分分析(Principalponent Analysis 简称PCA)是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理压缩和抽提的有效方法基于PCA算法的人脸识别PCA方法由于其在降维和特征提取方面的有效性在人脸识别领域得到了广泛 的
PCA人脸识别算法Matlab版2010-11-18 19:301.数据准备function T?=?CreateDatabase(TrainDatabasePath)?Align a set of face images (the training set T1 T2 ... TM )?Description: This function reshapes all 2D images o
基于PCA的人脸识别算法Alen Fielding摘 要:文章具体讨论了主成分分析( PCA)人脸识别算法的原理及实现它具有简单快速和易行等特点能从整体上反映人脸图像的灰度相关性具有一定的实用价值关键词:人脸识别PCA生物特征识别技术中图分类号: TP302 文献标识码: A Face recognition method based on PCA Zhangjinhua(Informa
13 PCA设计法1221 设计准则一、疲劳分析(P196)疲劳分析采用累积损伤概念。对于整个设计年限,只用平均的地基反应模量k值,而且不考虑翘曲应力。Dr=∑ni / NiDr:设计年限内,全部荷载组产生的累积损伤率m:荷载组的总数ni:第i个荷载组的预期重复作用次数Ni:第i个荷载组的允许重复作用次数其中,设计年限末累积损伤率应小于1。二、冲刷分析(P197)允许荷载重复作用次数:logN=
3.基于matlab的人脸识别算法 问题描述对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵也可以扩展开看成一个矢量如一幅NN 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点这种图像的矢量表示就是原始的图像空间但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个不管子空间的具体形式如何这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的首先选择一个合适的子空间图像将被投影到这
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