福建电脑
福建電腦
복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2009年
3期
81-82
,共2页
数据场%PCA%势%特征提取%模式分类
數據場%PCA%勢%特徵提取%模式分類
수거장%PCA%세%특정제취%모식분류
数据场是一种用定量数据表达不确定概念的的数学模型,具有较强的聚类能力.论文根据数据场理论,引入势函数,提出一种基于无监督学习的模式分类方法,将其作为PCA(Principal Component Analysis)方法的后端分类器,应用到人脸识别中.实验表明基于数据场的PCA方法是一种有效的人脸识别算法,具有较好的鲁棒性.
數據場是一種用定量數據錶達不確定概唸的的數學模型,具有較彊的聚類能力.論文根據數據場理論,引入勢函數,提齣一種基于無鑑督學習的模式分類方法,將其作為PCA(Principal Component Analysis)方法的後耑分類器,應用到人臉識彆中.實驗錶明基于數據場的PCA方法是一種有效的人臉識彆算法,具有較好的魯棒性.
수거장시일충용정량수거표체불학정개념적적수학모형,구유교강적취류능력.논문근거수거장이론,인입세함수,제출일충기우무감독학습적모식분류방법,장기작위PCA(Principal Component Analysis)방법적후단분류기,응용도인검식별중.실험표명기우수거장적PCA방법시일충유효적인검식별산법,구유교호적로봉성.
