shape-feature subspace 形状特征子空间
linear feature subspace 线性特征子空间
adaptive feature subspace 自适应特征子空间
classified feature-subspace 分类特征空间
subspace feature selection 子空间特征选择
Through analysis and constraint the conditions of feature subspace,the algorithm we proposed can obtain a high detection probability and security,a low false alarm probability.
通过对特征子空间选取限制,算法具有高的检测概率和安全性,低的虚警概率。
参考来源 - 一种基于空间优化的彩色图像鲁棒水印算法Then, the performance of two SVD algorithms and feature subspace radar target recognition algorithm based on SVD are evaluated according to real data of planes.
进而将两种SVD算法应用在特征子空间雷达目标一维距离像识别法中,使用实测数据对其进行速度验证和性能评估。
参考来源 - 基于DSP的雷达目标识别算法高速实现研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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