Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
One of the challenges the face recognition application is facing today is that of the high dimensionality of multivariate data. In this context, this paper proposes to compare the performance of a triumvirate combination of linear dimensionality reduction techniques namely Singular Value Decomposition (SVD) which maximizes the variance of the training vectors, Direct Fractional Linear Discriminant...
Recently, locality sensitive discriminant analysis (LSDA) was proposed for dimensionality reduction. As far as matrix data, such as images, they are often vectorized for LSDA algorithm to find the intrinsic manifold structure. Such a matrix-to-vector transform may cause the loss of some structural information residing in original 2D images. Firstly, this paper proposes an algorithm named two-dimensional...
Numerous face recognition algorithms use principal component analysis (PCA) as the first step for dimensionality reduction (DR) followed by linear discriminant analysis (LDA). PCA is applied in the beginning because it performs the DR in the minimum square error sense and achieves the most compact representation of data. However, they lack discrimination ability. To optimize classification, LDA and...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.