1) within-class modular PCA
类内分块PCA
1.
Human face expression recognition based on within-class modular PCA
基于类内分块PCA方法的人脸表情识别
2) within-class PCA
类内PCA
1.
In this paper, we use the within-class PCA method for Facial Expression Recognition and compare the approach with inter-class PCA.
类内PCA是对每一类训练样本分别进行PCA处理,使得类间样本距离增大,类内样本距离缩小。
3) modular PCA
分块PCA
1.
Combination of modular PCA and maximum scatter difference discriminate analysis for face recognition;
分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别
2.
The work in this paper including:(1) A new method based on modular PCA and maximum scatter difference discriminate analysis (MSDDA) fusion decision is developed.
本文就基于分块的代数特征抽取理论和方法进行了较为深入地分析和研究,主要工作包括:(1)提出了融合分块PCA与最大散度差鉴别分析的人脸识别方法。
4) Class-within principal component analysis
分类别PCA
5) PCA classifier
PCA分类器
1.
Based on the deeply research of optimal dimension reduction and classify in PCA, we proposed the PCS-PCA classifier and TES-PCA classifier to solve the problem of high dimension and time-consuming model training existed in speaker recognition.
PCA分类器实现简单,可以快速的判断出可能的目标说话人,然后采用KFD进行最终的说话人确认。
补充资料：分块对角算子
分块对角算子
block - diagonal operator
分块对角算子)bl以尘一山ag00al 01犯m妞;皿泌~即~。~云.州四T叩}关于凡lbert空间H的一个给定的正交分解H=艺、1。从的 H卜一个线巴算子滩，它对每个子空间H*(k妻l)是不变的A的谱是诸“分块”Af，，、二A、(人)l)的谱的并的闭包、{引}二、、甲‘、到戍;在广泛的意义下，个分块对角算f是在氏l忱rt空间的直接积分中乘以函数又的算一护，组- H一石。““，“风‘’，‘A“‘’二·“)f(‘’，‘任M·这银又(t)是作用了空间H(r)上的线性算子.每个与-个正规算子交换的算r，关于这个止规算子的谱分解，是个分块对角算一J几.亦见对角算子(diagonal operator).
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条