机译:全秩主成分分析对人脸识别算法的影响
Department of Computing Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong,Department of Automation New Star Research Inst. of Applied Tech. in Hefei City Hefei, P. R. China;
Department of Computing Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong;
Department of Computing Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong;
Shenzhen Graduate School Harbin Institute of Technology, Shenzhen, P. R. China;
pattern classification; principal component analysis; dimension reduction; face recognition;
机译:提高人脸识别提案的准确性,以创建由主成分分析和三角算法(PCAaTA)组成的混合照片索引算法
机译:基于混合Gaborlet的核主成分和基于核Fisher的人脸识别算法的定量分析
机译:基于混合Gaborlet的核主成分和基于核Fisher的人脸识别算法的定量分析
机译:基于主成分分析和Fisher判别分析的面部识别算法分析
机译:无平衡双向方差分析中的交互作用的多重模型(减小的回归,主成分分析,奇异值分解)。
机译:算法971:用于主成分分析的随机算法的实现
机译:全等级主成分分析对分类算法的影响