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图像降维
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用matlab自带的PCA算法对图像进行降维
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对图像进行降维,用少量图像的主成分去描述整个图像以提高系统的效率。
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PCA降维方法,这是一个针对图像处理的PCA降维处理方法
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压缩包包含一个Qt工程,利用Opencv2自带的PCA类对图像数据进行降维,并显示出样本图像和协方差矩阵特征图像。
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pca可以对数据进行降维,在模式识别中有重要应用。
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主成分分析法 实现图像数据的降维 matlab代码编写
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包含可以在MATLAB上运行的PCA图像融合算法的源程序。打开,点击即可运行,无Bug。
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pca matlab 处理源程序,经典的PCA 算法,是MATLAB处理图像的基础算法!!!
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再用主成分分析方法进行信号噪声去除。文件中包含三个子函数:1.Normalize_InputData,规则化输入数据;2.PCA_Reduce_Dimension,实现数据降维处理;3.PCA_Filter_Noise,实现噪声去除
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pca降维算法,试验已经成功,将39维数据降到12维
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经典主成分分析法,实现高光谱图像的降维处理
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关于PCA降维理论的原理的透彻讲解,通俗易懂,便于理解,适合初学者
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有监督的PCA降维方法,还算比较好用,识别率能达到80 以上
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自己写得特征PCA降维的代码,性能非常不错
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PCA的简单小程序,对图像做去相关和降维
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大数据降维方法,具体的处理了图像等,包括数据的冗余部分,利用PCA技术快速降维。
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用于降维的pca算法,适用于人脸识别中图片维度的降低
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pca和_fase_pca实现特征降维,两种算法都有所改进,特别是pca可以根据自己的需要进行相应的改进,代码清晰易懂,希望对你有帮助。
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在MATLAB中实现pca的降维处理。所用版本为MATLAB2012b版本
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matlab 用PCA方法对图像进行压缩、还原
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pca人脸识别 基于代数统计的方法是使用统计学观点提取基向量,之后将人脸向量投影到基向量上,得到的投影值即为不同的人脸图像特征,这种方法利于操作,比较灵活。本次设计采用PCA方法对人脸进行降维,提取特征。
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多光谱图像和全色图像融合的PCA算法,图像结果很好!
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采用INP数据(145*145*200),该数据有16个类别, PCA进行数据降维,然后对降维数据采用kNN分类(k=1)。
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pca降维来分类花的类别,主要是实现降维,去除不必要的特征。
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对输入的高维特征向量进行pca降维后输出低维的特征向量
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