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2010-2016安徽AOI信息学奥赛场试题（小学组）

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1.课程设计目的 2.数据介绍 3.实验步骤 3.1几何校正 3.2影像裁剪 3.3监督分类 3.4分类器选择 3.5分类后处理 3.6精度验证 3.7土地利用专题图 3.8土地利用变化图 3.9计算NDVI归一化植被指数与植被覆盖度FV 4.实验小结与感想 5.附录用图

针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题这3个难点,围绕 人脸特征提取和人脸识别2个方面展开研究。在特征提取中,采用基于主成分分析和 Fisher线 性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时也将人脸图像从高维空间映射到低维空间,从 而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强非线性映射功能的 RBF神经网络进行模式 分类,解决人脸识别中的非线性问题。利用 Matlab分析了 RBF网络的聚类性能和分类性能。 在 ORL人脸数据库上的仿真实验中,人脸识别率达到97.5%,取得比较满意的结

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