说明:处理非线性问题时,通常的处理方法是利用线性化技巧将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题,套用线性滤波理论得到求解原非线性滤波问题的次优滤波算法,其中最常用的线性化方法是泰勒级数展开,所得到的滤波方法是扩展卡尔曼滤波(EKF)
说明:由于传统的文本特征提取是基于建停用词表(库)进行文本的特征选择,该方式在文本 篇幅和数量巨大的情况下,其建立的停用词表将非常庞大,文本特征词的提取效率非常 低下,本算法采用基于词性的文本特征提取,由于中文词性数量有限,因此文本特征提 取效率很高,便于后期的文本聚类或分类。本算法分词依赖中...
说明:这段代码实现了著名的Chan-Vese分割算法,该算法来自于论文“无边缘活动轮廓”。这项技术使初始曲线变形,以便根据两个区域的平均值将前景与背景分开。该技术对初始化非常鲁棒,并且在前景和背景有差异时会给出非常好的结果意思是,这个代码在实现中使用活动轮廓和级别集。它还可以作为实现各种基于区域的活动轮廓...
说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...
说明:这段代码实现了著名的Chan-Vese分割算法,该算法来自于论文“无边缘活动轮廓”。这项技术使初始曲线变形,以便根据两个区域的平均值将前景与背景分开。该技术对初始化非常鲁棒,并且在前景和背景有差异时会给出非常好的结果意思是,这个代码在实现中使用活动轮廓和级别集。它也可以作为一个很好的框架来实现各种基...