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基于支持向量机的人脸识别 总被引:4,自引:0,他引:4
由于支持向量机(SVM)有着适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优势,并且基于核函数主元分析的方法对于非线性问题的特征提取来说较为合理,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。在使用KPCA方法对人脸图像进行特征提取后,用SVM对特征向量进行分类识别。利用剑桥ORL的人脸数据库进行的实验结果验证了本算法的有效性。 相似文献
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针对三软综放沿空巷道围岩大变形、难支护的特点,提出采用锚网索支护新技术,通过对试验巷道数值模拟以及表面位移、围岩深部位移和围岩应力的现场监测,分析了试验巷道矿压显现活动规律,掌握了试验巷道在锚网索支护下的围岩变形规律,这为锚网索支护在三软煤层巷道的推广应用和支护参数设计提供了科学依据. 相似文献
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