说明：在声学事件检测中， 采用基于短时能量和短时过零率的端点检测方法和基于动态时间规整算法的情况下， 对鸟叫声、 人说话声和车辆驶过声这三类声学事件进行检测。 在不加噪声的情况下， 基于时域特征的识别准确率是88.89%， 基于频域的识别准确率是83.33%， 基于时频域特征的识别准确率是77.78%。 ...
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：手写体数字识别的基本过程：系统主要由手写体数字识别的训练过程和识别过程组成：，训练过程和识别过程均包括预处理、特征提取和模式识别三部分。一般包括如下过程：获取数据（用计算机来获取或显示数据）→预处理（去噪声，提取有用信息，对其他因素所造成的退化进行复原）→特征提取(对待测数字提取明显特征，与样板进行...
说明：应用背景本代码是用于识别MATLAB软件的源代码的一个精确的摄像机。这意味着使用纹理技术在图像处理中。它所使用的图像特征之一是相关的特征，这是一种有效的图像特征。关键技术用于图像的源摄像机检测与识别。这意味着使用纹理技术。用于识别源相机装置的相关特性。MATLAB图像处理工作。
说明：人脸识别，利用pca算法matlab实现 人脸识别是生物特征识别的方法，找出特定人脸图像使用之一 脸上的主要特点。在本文中，神经基础算法对 检测到人脸的正面视图。人脸图像的维数减少 主成分分析 （PCA） 与识别是通过背
说明：多分类器集成系统是当前机器学习领域的一个研究热点。由于使用多个基分类器构建的集成系统通常比单个优秀的分类器具有更强的泛化能力,因此多分类器集成系统为许多基于传统模式识别方法很难解决的分类问题提供了新的解决方案。DNA微阵列技术是一种由物理学、微电子学与分子生物学等几个领域综合交叉形成的高新技术,该技...
说明：Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。...
说明：基于人脸识别的LBP特征提取的检测算法，更加的精准，用于做人脸识别识别特征提取的首选
lbp lbp-face-recognition face-recognition-lbp LBP-FACE-DETECTION face-detection