特征子空间相关论文
线性方程组是高等代数的重要组成部分.从介绍线性方程组的基本问题入手，深入研究线性方程组的基本解法，通过案例重点论述线性方程组......
由于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）系统采用主动成像机理,SAR影像可以在任何时间、任何天气条件下获取。故SAR影像已......
样本学习和特征学习是机器学习的两个重要方面。深度学习虽然具有优良的特征学习能力，但严重依赖大样本量，不适合于医疗、军事和在线......
人脸识别技术是模式识别和机器视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近来研究一个热点问题。到目前为止，己经有很多人脸识别方法被......
计算机人脸识别技术是指利用计算机对人脸图像进行分析,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。人脸识别技术......
人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越......
随着网络技术的迅速发展,基于内容的图像检索已经成为信息领域的一个研究热点。但由于受到目前图像理解技术的局限,图像的视觉底层......
雷达目标识别是现代雷达技术的一个重要发展方向,雷达技术的日趋成熟使雷达目标识别逐步走向实用。本文对基于FPGA的特征子空间雷......
随着高光谱处理技术的发展,高光谱图像分类技术受到了国内外越来越多的研究学者关注。与传统遥感影像相比,高光谱遥感图像光谱信息......
被动信源定位是阵列信号处理的重要研究内容之一,传统的信源定位技术研究大多基于子空间理论,但子空间类算法仍存在一些不可避免的......
为了解决这个问题,该文研究了基于畸变模型的少数预存参考图的目标图像训练样本集的生成方法,使目标图像样本集能覆盖可能的主要失......
目标识别技术一直是具有重要意义和实际价值的研究课题,它在监控系统、医疗诊断和军事目标跟踪等领域得到了非常广泛的应用。但是......
随着大规模数据收集技术、存储技术、网络技术以及信息技术的发展，越来越多的企业、组织和个人正逐步陷入数据泛滥但知识匮乏的困境......
人脸识别技术一直是具有重要意义和实际价值的研究课题，它在监控系统、军事人脸跟踪等领域得到了非常广泛的应用。但是由于人脸本身......
传统的聚类算法一般是采用基于距离为基础的数据聚类,但是随着样本维数的不断增多,数据点的间距差别很小,这样就使基于距离度量的......
全球定位系统(Global Position System, GPS)系统能够全天时、全天候的为用户提供精确的导航信息,在军用及民用等诸多领域获得广泛......
随着5G通信时代的到来,人工智能、云计算和物联网等相关行业的不断壮大,越来越多的数据以流的形式增长。由于数据随时间不断涌现,......
支持向量机是近三十年刚刚崛起并被广泛应用的学习算法,以处理小样本数据与解决非线性不可分问题而被广泛应用于各个领域,是一基于......
随着计算机硬件的快速发展与数据规模的快速增长,机器学习与数据挖掘的理论取得了长足的发展,在工业领域也取得了巨大的成果.当数......
随着生物识别技术的迅速发展，笔迹鉴别已经成为计算机视觉和模式识别领域中一个非常活跃的研究课题。该技术被广泛应用于金融、社会......
数据挖掘,是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。它是一种透过数理模式来分析海量信息,......
由于海洋混响对主动声呐的目标探测有着很强的干扰，使得检测混响区的目标非常的困难，近年来，国内外对混响的研究提出了各种理论和方式......
该文讨论了以下两个带周期边界条件的常微分算子的特征值问题.1周期边界条件下Sturm-Liouville问题(E1){L1y≡[-d2/dx2+q(x)]y=λy......
人脸识别技术,是计算机图像处理技术的应用,具有很强的智能性、较强的操作性和实际应用性,给人们带来更多的方便和安全,是当前应用......
传统看来，流行病学和生态学是两个相互独立的研究领域，但是它们之间有着很大的联系.在自然界中我们经常会发现流行病学已经渗透到生......
对人脸识别算法进行研究,采用K-L变换计算训练样本特征值及特征向量,得到特征脸向量,进而计算测试样本投影到特征脸子空间的坐标系......
利用有限域上n维行向量空间的直和分解给出了构作Cartesian认证码的一种新方案，计算了这类认证码的参数.在编码规则按等概率分布选......
工作在高频波段的超视距雷达会受到流星余迹的干扰,这种干扰严重影响了超视距雷达接收机的正常工作.对于欠密类流星余迹形成的瞬态......
针对中文情感识别中特征空间稀疏度和冗余度较高的特点,从集成学习视角出发,提出一种基于动态特征选择机制的情感识别方法.该方法......
研究对合pascal矩阵Un,根据它的特殊结构,给出对合pascal矩阵Un和UTH的特征向量,最后还分别得到了UH和UTH的对应特征值1和-1的特征......
当空间中存在大功率主瓣干扰时,传统特征投影类干扰抑制方法存在主瓣峰值偏移、旁瓣内干扰零陷变浅等问题。针对上述问题,本文提出......
提出了一种基于gamma分布的NMF算法(GNMF),并将之用于人脸特征抽取.构造了特征子空间,并在特征子空间内实现脸部识别.结果表明,GNM......
现存的多维数据流典型相关分析（Canonical Correlation Analysis,简称CCA）算法主要是基于近似技术的求解方法,本质上并不是持续更新......
针对由于阵列导向矢量存在估计误差及接收数据协方差矩阵估计不准确使得常规Capon波束形成算法性能显著下降的问题,提出一种基于协......
针对高光谱遥感影像的降维问题,提出一种高光谱影像地物分类方法:direct LDA子空间法。先采用直接线性判别分析(direct linear dis......
局部保持流形学习算法通过保持局部邻域特性来挖掘隐藏在高维数据中的内在流形结构。然而,对于缺乏足够训练样本的高维数据集,或者......
提出一种基于特征子空间的快速多径时延测量方法．新方法对参考信号与接收信号的互相关函数做离散傅里叶反变换，将时延测量问题转换成......
在强干扰环境下采集的远程图像通常含有大量的噪声,成像质量不好,需要进行图像去噪处理,提高图像识别和成像性能.传统的图像去噪方......
通过对一类考研试题的探究,得出若已知n阶实对称矩阵A的s个互异特征值,则A可由它的任意s-1个特征子空间唯一确定这样一个结论.......
提出了一种基于改进的广义K-L变换的掌纹识别方法.在主成分分析思想的基础上,改进后的广义K-L变换把样本的类间信息也加入到算法的......
在处理大型阵列时,阵元数较多,通常对阵列采用降秩处理可以较好地解决运算量过大的问题。基于广义旁瓣相消器（GSC）框架的降秩变换自......
线性代数是大学数学的一门重要基础课,这门课程对于培养学生的逻辑思维能力和计算能力有着积极的作用,但由于其概念和结论较多,内......
将实际接收到的多个无线信号进行合理的假设,建立数学模型,取得信号的协方差方程及协方差方程的特征子空间,同时引入噪音的协方差......
本文将能够精确描述高频电磁散射的几何绕射(GTD)模型取代传统的多重信号分类(MUSIC)算法所采用的指数和模型,并对MUSIC算法做了相......
情感分类是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题。该文关注情感分类中的半监督学习方法（即基于少量标注样本和大量未标注样本进......
基于运用回复式离散神经网络进行特征子空间估值的理论,提出了解决正定对称矩阵的特征子空间估值问题的算法.其神经网络被描述为离......
