...详尽地分析了经典 主成分分析（PCA）、二维主成分分析（2DPCA）、完全二维主成分分析（C2DPCA） 以及一般的矩阵低秩估计（GLRAM）方法等降维方法，结合实际提取的特征的 形式，提H｛了三种简单而且有效的算法：基于线性插值的单一角度投影结合 主成分分析、基于...
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...方法主要有模板匹配、子空间法、支持向量机等,本文重点探讨了子空间法,主要工作为:1)对基于统计特征的GLRAM(矩阵的广义低秩逼近)和LDA(线性判别分析)方法进行了研究,提出了一种GLRAM与LDA相结合的人脸识别方法。
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在小样本情况下,传统的2DPCA算法采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,而矩阵广义低秩逼近(GLRAM)算法需要多次迭代求解左右投影变换矩阵,复杂度高。
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...子空间在人脸图像美感描述的,了基于主成分浅析浅析(PCA)与广义矩阵低秩逼近(Generalized Low Rank Approximation Matrix, GLRAM)子空间集成的自动人脸美感浅析浅析策略。
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