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随着智能设备在生活中的广泛应用,自然顺畅的人机交互方式成为人们关注的焦点,身份识别的方式也逐渐由密码等方式向生物特征识别方......
论文分析的运动想象脑电(MI-EEG)是一种自发脑电,与国内外大多数起源于诱发事件相关脑电位(ERP)的BCI模式不同,不依赖外部刺激产生......
步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域,它根据人们走路的姿势进行身份识别。区别于指纹、人脸和虹膜等生物特征,步态具有非侵......
线性判决分析(lineardiscriminateanalysis,LDA)作为一种经典线性工具已经被广泛地运用在各种模式识别问题中,为了降低参数估计误......
手指静脉识别是一种更优于指纹识别的生物特征识别技术,具有广阔的应用前景。核主成分分析法是一种非线性特征提取方法,克服了线性......
基于人体轮廓宽度特征提出了一种步态识别算法。首先对每个序列进行运动轮廓抽取,将这些时变的二维轮廓形状转换为对应的一维横向......
提出了一种基于核判决分析(KDA)的人脸表情识别方法。与传统的线性特征提取方法线性判决分析(LDA)不同,针对非线性问题,KDA通过引......
线性判决分析(LDA)用于图像特征提取时,存在着损失二维空间结构信息、计算复杂度大的缺点。二维线性判决分析(2DLDA)弥补了LDA的缺......
线性判决分析(Linear Discriminate Analysis,LDA)作为一种有效的特征选择工具已经被广泛地运用在汉字识别当中。本文在传统LDA方......
提出了一种基于稀疏判决分析的人脸表情识别方法,称之为SDA。SDA引入稀疏表述并结合半监督判决分析SSDA,通过稀疏重构处理,获得图......
提出一种基于稀疏保留判决分析的人脸表情识别方法——SPDA方法。引入稀疏描述理论结合半监督判决分析SDA,通过稀疏重构处理,可获......
提出了改进的核子类判决分析(improvcd kernel clustering-based discriminant analysis,IKCDA)方法,首先采用快速全局核k-均值聚......