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提出了一种基于四元数的彩色分量融合技术。四元数域是比实数域、复数域更为广义的数域,具有许多良好的性质。对每幅彩色图像,我们......
近年来，医学研究表明新生儿对疼痛具有感知能力，新生儿的这种早期的疼痛对其以后的行为和生长发育都会有影响。因此，关于新生儿疼痛的......
特征提取是模式识别研究的最基本问题之一。对于图象识别而言，提取有效的图象特征是完成图象识别的首要任务。基于核的特征提取方法......
生物特征识别技术是一项利用人类特有的生理或行为特征来进行身份识别的技术，它提供了一种可靠、稳定性高的身份鉴别途径。频域分析......
作为最近图像处理领域的研究热点的人脸识别研究，它对模式识别和信息安全的发展很有帮助。而特征提取是模式识别研究的最基本问题之......
近年来多视图学习引起了研究者的广泛关注。在多视图学习中,数据主要来自于多个视图(或特征集)。多视图数据的最大优点是可以从不......
基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个......
基于Fisher准则的核鉴别分析法(KDA)是最常用的非线性特征提取方法之一,但对于多类识别问题,就分类率而言Fisher准则并不是最优。......
核不相关鉴别分析是在线性不相关鉴别分析的基础上发展起来的·然而,由于核函数的运用,计算核不相关矢量集变得更加复杂·为了解决......
为了高效地解决Web文档分类问题,提出了一种基于核鉴别分析方法KDA和SVM的文档分类算法。该算法首先利用KDA对训练集中的高维Web文......
人脸识别是模式识别领域最热门的一个研究课题，在信息安全领域具有非常广阔的应用前景。在众多的人脸识别方法当中，基于子空间分析的......
人脸识别的研究开始于上世纪70年代，经过几十年的发展，已有大量的算法涌现出来。在众多人脸识别算法中，基于表观的方法是最优秀的方法......
针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gabor小波变换与改进的KDA相结合的特征提取方法。首先对新生儿面部图像进行Gabor变换,然后针......
