人脸识别
本项目代表对面部投影技术（PCA，ICA和LDA）的比较分析，旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试，一个旨在保留美国人口的种族构成（70％的白种人，20％的非洲人，10％的东南亚人），而其他人的种族背景分布均匀（33％的白人，33％的非洲人，33％的东南亚人）。 这两个数据集每个类（人）都包含两个图像，旨在模拟法律规范应用，其中每个人的可用图像数量预计会很少。
培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA，得到一个180维子空间（450的40％），该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66％的信息，在公平意识的数据中分别保留99.68％的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像，并通过将它们与同一个
2022-11-16 14:13:39
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提出了一种基于小波变换和独立成分分析(ICA)的心房颤动(房颤)信号分离方法。首先通过小波变换将2个导联的Holter心电信号分解成一组信号,然后取其中几个尺度的单支重构信号进行ICA,分离出房颤信号。2个导联Holter系统无法满足ICA对信号通路数的要求,小波分解及单支重构解决了这一问题。ICA技术充分利用2个导联的信息,消除了单导联房颤信号分离方法易受伪迹和异位心搏等因素影响的缺点。实验证明了本方法的可行性和有效性,并且与常用的单导联分离方法的效果进行了对比。
2022-11-06 20:44:42
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这是一份关于fast ica的matlab代码，用户可以用于信号的盲源分离。
2022-10-20 21:17:53
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Independent Component Analysis of Edge Information
for Face Recognition
2022-09-19 18:00:45
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- 基于帝国竞争算法的函数寻优算法
- 包含23种测试函数
- 方便进行扩展，加一些种群初始化策略以及其他策略很容易提升性能
- 中文注释很详细
2022-06-23 14:05:12
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-分为离线建模和在线监测两个阶段
-包含I方和SPE统计量
-还有故障贡献率图
-附带TE过程数据集
2022-06-05 15:06:44
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