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机译:使用主成分分析(PCA)进行有效扬声器识别的特征向量的维度减少
Suri BabuKorada; Anitha. Y; Anjana. K. K. V. S;
机译:人脸识别的主成分向量的二维线性判别分析
机译:基于降维的I向量提取用于说话人识别
机译:基于低维韵律特征向量的说话人情绪识别性能
机译:面部表示与识别的Gabor特征二维主成分分析
机译:基于非线性判别分析的特征维数缩减,可实现自动语音识别。
机译:通过分段技术识别单个动态手势HS-AB和原理分析分析(PCA)
机译:图10:使用(a)pca和(b)LDA的表1数据集的维数减少后,簇的表示和所得特征向量的前两个组件。
机译:通过卷积神经网络进行特征提取并通过主成分分析进行特征约简,从而对细粒度对象进行基于类别的基于内容的图像检索
机译:基于主成分分析(PCA)的多色流式细胞仪中不连续发射光谱的分析
机译:基于原理成分分析(PCA)的多色流式细胞仪间断发射光谱分析
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