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人耳识别
人耳识别
线性判别分析(LDA)
LDA
特征提取
线性分类
人耳识别
维数问题
线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人耳识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人耳识别。文对几种基于LDA的人耳识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Fisherears、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法
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fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别
fisher方法
pca降维
Lda特征提取
人耳识别
运用fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别。
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matlab代码实现ICA
ICA
人耳识别
编写
理解
ICA源代码,用于人耳识别.自己编写,非常容易理解
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fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别
Fisher方法
PCA降维
LDA特征提取
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fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别
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matlab代码实现ICA
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