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基于2DGabor变换的人脸特征描述已经受到了很多人的关注。然而现有的Gabor特征维数较高,而且具有冗余性,因此选择最佳的Gabor特征用于人脸识别显得尤为的重要。利用最大余量原理的特征选择算法在目前的机器学习研究中已经占据了重要的地位。本文在基于余量的迭代搜索法(Simba)的基础上,引入了一种新的选择算法:基于余量的共轭梯度法(Cgmba),它只需较少次迭代就可以找到最佳解。我们在IMM人脸库上进行了实验,实验结果表明:尽管只使用了一半不到的特征,但Cgmba和Simba的识别率却分别提高了3.75和1.25个百分点,同时也证实了我们提出的Cgmba明显优于Simba。最后我们对Cgmba选择的Gabor特征的分布情况进行了分析,可以看出较大尺度的特征相对于较小尺度的特征对于分辩人脸的细微差别具有同等的重要性,而且在垂直,135°方向的特征具有更强的分辩能力。 相似文献
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采用有限元方法对钢结构屋顶承板进行承载力的稳定性分析。计算屋顶承板结构模型的总体刚度矩阵时考虑结构的几何效应,以载荷增量法逐渐对结构增加载荷,求出载荷与结构变形的关系,并由总体刚度矩阵来判定是否为奇异矩阵,进而计算出弹性屈曲载荷。将有限元计算结果与试验结果进行比较,通过分析发现有限元分析所得屈曲载荷值与在试验中获得的屈曲载荷值很相似,误差在9%以内。 相似文献
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