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PCA主成分分解法1.概述1.1研究背景1.2研究问题1.3研究意义2.方法（理论）2.1模型框架（图表展现）2.2算法描述*2.2.1为什么用协方差矩阵而不用原矩阵*2.4优点分析2.5缺点分析3.实验3.1实验数据3.2实验条件3.3实验结果与分析3.4实验结果与分析4...
实验证明,改进后的算法能避免算法的“早熟”,更好的搜索到全局最优值,提高了人脸识别率。(4)在二进制粒子群优化人脸识别算法中的基础上进行了改进,提出了一种基于二进制粒子群算法的遗传PCA算法。将改进后的算法在ORL人脸库上进行了验证。
基于PCA的人脸识别算法研究毕业论文.doc,基于PCA的人脸识别算法研究毕业论文摘要IAbstractII第1章绪论11.1选题背景及意义11.2国内外研究现状21.2.1国外研究现状21.2.2国内研究现状31.3人脸识别技术的研究内容与技术难点31.3.1人...
3.3基于PCA的人脸识别基于PCA的算法的人脸识别先利用训练图像数据构建特征脸空间：然后将训练图像投影到特征脸子空间上；最后到特征脸子空间上投影比较图像，得出识别结果。.3.3.1特征脸空间的构造对于一幅表示第j幅人脸图像形成的人脸向量，则所需...
目录：相关背景数据降维PCA原理详解3.1PCA的概念3.2协方差3.3特征值与特征向量3.4SVD分解原理3.5PCA算法两种实现方法(1)基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法(2)基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法…
论文的主要研究内容包括:(1)基于PCA+ICA的人脸特征提取方法研究论文研究分析了PCA算法和ICA的基本原理及其优缺点,针对PCA算法只利用了人脸图像的二阶统计信息而忽略高阶统计信息的缺点,提出了使用PCA+ICA的方式进行特征提取,首先利用PCA算法对训练人脸集进行...
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实验证明,改进后的算法能避免算法的“早熟”,更好的搜索到全局最优值,提高了人脸识别率。(4)在二进制粒子群优化人脸识别算法中的基础上进行了改进,提出了一种基于二进制粒子群算法的遗传PCA算法。将改进后的算法在ORL人脸库上进行了验证。
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3.3基于PCA的人脸识别基于PCA的算法的人脸识别先利用训练图像数据构建特征脸空间：然后将训练图像投影到特征脸子空间上；最后到特征脸子空间上投影比较图像，得出识别结果。.3.3.1特征脸空间的构造对于一幅表示第j幅人脸图像形成的人脸向量，则所需...
目录：相关背景数据降维PCA原理详解3.1PCA的概念3.2协方差3.3特征值与特征向量3.4SVD分解原理3.5PCA算法两种实现方法(1)基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法(2)基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法…
论文的主要研究内容包括:(1)基于PCA+ICA的人脸特征提取方法研究论文研究分析了PCA算法和ICA的基本原理及其优缺点,针对PCA算法只利用了人脸图像的二阶统计信息而忽略高阶统计信息的缺点,提出了使用PCA+ICA的方式进行特征提取,首先利用PCA算法对训练人脸集进行...
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