说明：HOG特征计算的步骤：（1）将输入的彩图转换为灰度图；（2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；（3）计算梯度；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。（4）将梯度投影到单元...

说明：三个众所周知的外观基于子空间人脸识别算法用于测试压缩的影响： 主成分分析法-PCA （土耳其人和彭特兰，1991年），线性判别分析-LDA （Belhumeur 等，1996年） 和独立成分分析-ICA （巴特莱特等人，2002年）。它是重要的是提及我们用 ICA 建筑 2从 （巴特莱特等人，200...

matlab pca 识别 人脸 基于

说明：层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的...

matlab

说明：gabor_svm matalb 代码来实现的图像恢复与重建。 能量特征提取掌纹的图像使用 Gabor_Palm 函数，并将块的结果，计算的平均值和方差的每个特征向量作为。160 的特征向量的长度。 使用 Gabor_SVM 分类。 在同一时间使用支持向量机工具箱。

matlab gaborSVM 实现 图像 重建

说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：该程序首先将人脸图像读入内存，并转换为矩阵，将多维矩阵换成一维向量，即为特征向量。 通过对特征向量实现特征脸算法，实现对人脸的识别运行>>example, 从目录中选择training set 和 testing set, 结果显示为: they are matched.

matlab pca 识别 人脸

说明：为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对, 只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MU...

JADE-ESPRIT 时延--估计 空时doa JADE-MUSIC ESPRIT-角度时延

说明：在模式识别和机器学习中，特征向量是表示某个对象的数值特征的n维向量。机器学习中的许多算法需要对象的数字表示，因为这样的表示便于处理和统计分析。当表示图像时，特征值可能对应于图像的像素，而当表示文本时，特征可能是文本的出现频率

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

说明：（1）计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。 （2）然后计算每个cell的LBP特征值直方图，然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中，对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。 （3）最后将得到的每个cell的统计直方图进行...

SVM 机器学习算法 分类识别 LBP