公元2022年，春天还未走远。正值5月份，学生正苦于考试周的triviality。鄙人也是其中一员。某一在完成模式识别实验时，苦于寻一份代码。忆及那时花费了数分钟在茫茫互联网中找寻相关资料，但大部分都是付费资源。那时，我深感当今中文互联网环境之差，但是鄙人无可奈何，终究是破费寻之。我今天将之公之于众，作为我对于黑暗的中文互联网的抗议，作为网络精神最后的继承者，这篇pdf就于此留下罢。

【摘要】 目标的自动识别是最有价值的应用需求之一，但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展，但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研究，如图像的预处理，图像增强、图像分割、特征提取方法和分类器的设计等等，这其中特征提取方法的研究尤为关键。一方面，研究者对特征提取的理论作了较多的探索，力求得出一些针对特定目标的高精度、高效率的特征提取算法与方法。这其中包含PCA方法、Fisher鉴别分析方法，以及以核方法为代表的非线性特征提取方法等。另一方面，在实际应用中算法的效率也是非常重要的。本文的研究集中在特征提取方法，这其中涉及到线性与非线性特征提取方法。 本文将特征提取方法分为线性和非线性特征提取方法。原始信息经过线性映射得到的变换后信息称为线性特征，原始信息经过非线性映射得到的变化后的信息成为非线性特征。对应的映射成为线性特征提取方法和非线性特征提取方法。 主分量分析和Fisher线性鉴别准则是应用最广泛的特征提取算法。本文论述了2DPCA和2DFLD等传统特征提取方法，并发展了2DFLD特征提取方法，提出分块的2DFLD特征提取方法，分析表明，该方法是2DFLD方法的推广，在人脸识别研究中优于传统的2DFLD方法。 核方法是新近发展起来的一种非线性特征提取方法，它的理论基础来自于统计学习理论。本文详细讨论了核特征提取方法，并结合偏最小二乘理论(PLS)，提出了基于KPLS的特征融合方法。 本文以构造新的特征提取算法为主要的研究方向，并结合实际应用来验证算法的优劣，对于算法中部分参数的选择讨论不足，这将在以后的研究工作中予以关注。 还原 【Abstract】 ATR is one of the most significant requests, although it is also one of the most challenging tasks. During past several decades great progress has been made in research on this subject. However, it is far away from satisfactory requirements from real world. ATR involves many techniques, such as Image preprocessing; Image enhancing; Image Segmentation; Feature extraction; classifiers designing and so on. Feature extraction is crucial. On one hand, researchers attempt to work out algorithms and methods to some special targets with high right classification rate and good efficiency. Among them, Principal Component Analysis, Fisher’s Linear Discriminant, nonlinear algorithms mainly appearing as Kernel approaches, and so on. On the other hand, in real application efficiency is also an important indicator to assess one algorithm, because in many cases only algorithms with high efficiency can satisfy request of real task. This paper aims at designing feature extraction algorithms on face recognition, including linear feature extraction and nonlinear ones.Feature extraction approaches are divided into two groups in this paper, linear feature extraction and nonlinear feature extraction. The information after linear mapping is called linear features; the information after nonlinear mapping is called nonlinear features. The mappings are called linear feature extraction and nonlinear feature extraction correspondingly.Principal Component Analysis and Fisher’s Linear Discriminant are two methods widely used. This paper introduces feature extraction approaches, 2DPCA and 2DFLD, respectively. We develops the 2DFLD, and presents a new feature extraction approach called blocked FLD. 2DFLD is the special case of blocked FLD. the experimental results indicated that the recognition performance of blocked FLD is superior to that of 2DFLD.Kernel method is a powerful machine learning method developed recently. It builds on the statistical learning theory. Feature extraction based on kernel is discussed in detail. A feature fusion method combined with KPLS is proposed. 还原

使用matlab对fisher算法进行了实现，对肥胖分类进行了划分，def loadLpaData(filename): f = open(filename,'r') data = {} for i in f.readlines(): order,ship = i.split()[0],i.split()[1] ships = ship.split(',') data.setdefault(order,ships) f.close() return data def getMost(ships):

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实现fisher算法，并对两个二维正态分布随机序列 进行训练，进而可在屏幕上任意取点，程序可输出属于第一类 还是第二类

matlab分时代码Fisher信息和seFRET 此存储库正在更新，以共享还用于生成的代码与该预印本相关的代码，但当前准备用于同行评审的代码位于压缩归档文件seFRET_FLIM_FisherInformation.zip中，与此同时，我们还将重新分发从以下位置下载的代码：链接至下列出版物：D. Bouchet，V。Krachmalnicoff和I. Izeddin，“时间分辨荧光显微术中寿命估计的Cramér-Rao分析”，选项。 快递27，21239-21252（2019） Fisher信息矩阵的数值评估 FPT文件与我们的出版物相关（MATLAB，自Matlab 2013起运行的代码，最近一次在Matlab 2018a上进行了测试）“最大化荧光显微镜的生物化学分辨能力” Alessandro Esposito，Marina Popleteeva，Ashok R. Venkitaraman，2013，PLOS ONE 主文件是fpt_optimize_time_gates.m，用于处理代码的执行和结果的可视化fpt_fvalue.m计算Fisher信息（I）和品质因数（F），以评