搜索资源列表
subspace
- 这是压缩感知领域，一个重构算法--子空间追踪方法，此方法是基于OMP之后的改进算法。-This is a compressed sensing area, a reconstruction algorithm- subspace tracking methods, this method is based on the OMP after the improved algorithm.
PCAFaceRecog
- 基于线性判别的人脸识别，本设计对主成分分析和线性判别两种子空间方法进行了深入研究，包括LDA及其在人脸识别应用的若干问题-Face recognition based on linear discriminant, the design of the principal component analysis and linear discriminant subspace methods are two in-depth study, including the LDA and its Appl
imm922[1]
- 这篇文献的名称是：Analysis and Segmentation of Face Images using Point Annotations and Linear Subspace Techniques。介绍的方法实现都是基于IMM人脸数据库的。-The name of this literature is: Analysis and Segmentation of Face Images using Point Annotations and Linear Subspace Tech
TestICA
- 基于ICA的多尺度子空间方法，在图像处理上应用时一个很好的尝试。-Multiscale subspace methods based on ICA in image processing applications is a very good attempt.
KPCA
- 子空间的方法，KPCA matlab程序，可以实现对掌纹图像的特征提取和匹配。-Subspace methods, KPCA matlab program, you can achieve the palmprint image feature extraction and matching.
1
- 本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法，通过大量样本的离线训练构建目标的投影子 空间，并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征．为了满足实时性的要求，采用积分直方图方法 提高粒子特征的计算速度；然后结合粒子滤波方法在子空间中计箅粒子与训练样本集之间的相似度，进而估计目标 的运动参数．实验结果表明，该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变，以及部分遮捎等恶劣条 件下实现准确跟踪，比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性，能够满足