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模式识别MIT 人脸库下载
weixin_39821260
2020-06-02 12:30:31
MIT人脸库 模式识别用素材 希望对大家有所帮助
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//download.csdn.net/download/didimylove/818050?utm_source=bbsseo
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模式识别
用素材 希望对大家有所帮助
MIT
人脸
库
,用于
人脸
识别
MIT
人脸
库
,用于
人脸
识别,在
模式识别
特别是
人脸
识别领域很有用,用来检测算法的有效性。
论文研究-子空间样本选择及其支持向量机
人脸
识别应用.pdf
训练样本选择是支持向量机应用研究领域的重要课题之一。为此提出了一种类内模式选择新方法。该方法从选择集子空间逼近原类别样本子空间的思想出发,通过迭代,逐一选择那些到已选样本集所在子空间距离最远的样本。在
MIT
-CBCL
人脸
识别数据
库
training-synthetic子
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上的同其他方法的比较识别实验中,表明该文方法在选样比率、选样时间以及SVM测试时间等方面均取得了较为明显的优势。
MIT
数据
库
及相关
Folders: "training-originals": The training images of the 10 subjects. The subdirectory "training_used_in_fpiv04_paper" includes the subset of the training images which was used in our FPIV'04 paper to compute the 3D head models of the subjects. For a direct comparison to our results we suggest to use the same subset. "training-synthetic": Synthetic face images generated from the 3D head models. These images were used in our FPIV'04 paper for training the component-based face recognition system. "test": The 200 test images per subject. These images were used in our FPIV'04 paper for testing the recognition system. "paper": FPIV'04 paper. "license" License agreement, terms of use.
基于加权最大边缘间距准则MMC的特征选择问题 (2014年)
特征选择是
模式识别
经典而重要的课题.由于不同类别样本之间存在边缘样本点,其分布区域互相交叉重叠,经典的MMC(Maximize Marginal Criterion)方法简单地采用最大化类中心距离,不利于样本分类.针对此问题,给出了一种基于加权最大边缘间距准则(加权MMC)并改进了的特征选择算法,该方法考虑了不同类别数据边缘样本点在模式分类中的作用,建立了基于最大边缘间距的新型特征评分准则,提高了边缘样本点在衡量特征判别能力时的作用.在公开数据集PIE和
MIT
-CBCL3000标准
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