1) 2D-PCA
模块二维主元分析
2) Two-dimensional Principal Component Analysis(2DPCA)
二维主元分析
1.
In combination with Wavelet Transform(WT),Two-dimensional Principal Component Analysis(2DPCA) and Ellipsoidal Basis Function(EBF),a fingerprint recognition algorithm based on WT,2DPCA and EBF neural network(EBFNN) is proposed.
结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和椭球基函数(EBF)特点,提出了一种基于WT、2DPCA和EBF神经网络指纹识别方法。
2.
Combined with Discrete Cosine Transform(DCT) and Two-Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA),a novel method in face recognition was presented in this paper.
提出了一种对角离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)和二维主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)相结合的人脸识别方法。
3.
Combined with the characteristics of two-dimensional principal component analysis(2DPCA),2DPCA algorithm is applied in face recognition.
结合二维主元分析(two-dimensionalprincipalcomponentanalysis,2DPCA)的特点,将2DPCA算法用于人脸识别。
3) 2DPCA
二维主元分析
1.
Two-dimensional Principle Component Analysis (2DPCA) is used to compute covariance matrix directly according to two-dimensional matrix of face image, which is not be transformed into vector, and computation of eigenvalues and eigen.
二维主元分析(Two-dimensional Principle Component Analysis,2DPCA)无须将人脸图像矩阵转换成向量,直接利用二维人脸图像矩阵求协方差矩阵,其特征值与特征向量的计算得到简化。
2.
Some of face recognition methods based on Principal Component Analysis(PCA),Two-dimensional Principal Component Analysis(2DPCA) and Fisher s Linear Discriminant Analysis(FLDA) are comparatively studied in this paper.
对基于主元分析(PCA)、二维主元分析(2DPCA)和Fisher线性判别分析(FLDA)的人脸识别方法进行了比较研究。
4) Two-dimensional Principle Component Analysis(2DPCA)
二维主元分析(2DPCA)
5) Modular Two Dimensional Principal Component Analysis(M2DPCA)
分块二维主成分分析
1.
Based on Two Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA),a new technique called Modular Two Dimensional Principal Component Analysis(M2DPCA) is developed for human face recognition in this paper.
基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。
6) complete Two-dimensional Principle Component Analysis(2DPCA)
完全二维主元分析
补充资料：模块
分子式：
CAS号：
性质：(一)motif 指构成生物体的大分子上局部区域构成特征性序列以适应大分子之间相互结合(或吻合)的基本结构单位称作基元。有时也称作模块或模式。如锌指、亮氨酸拉链、螺旋-转角-螺旋和螺旋-环-螺旋等。这些基元结构是解决基因转录调控的途径之一，也是生命科学中的重要研究课题之一。(二)组成光学掩模版阵列中的任一部分。可用作制造单个集成电路的功能层，或供测试用。
CAS号：
性质：(一)motif 指构成生物体的大分子上局部区域构成特征性序列以适应大分子之间相互结合(或吻合)的基本结构单位称作基元。有时也称作模块或模式。如锌指、亮氨酸拉链、螺旋-转角-螺旋和螺旋-环-螺旋等。这些基元结构是解决基因转录调控的途径之一，也是生命科学中的重要研究课题之一。(二)组成光学掩模版阵列中的任一部分。可用作制造单个集成电路的功能层，或供测试用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条