浙江台式广告雕刻机价钱 雕塑家何中令在年应上海塑像会征稿对此,保罗克鲁格曼的规模经济理论给出了一种很好的解释。WangJie,PlataniotisK.N等对本征脸进一步分析,区别于传统的选择特征值大的本征脸,它以类似线性判别分析(LDA)的评价机制来选择类间区别性大的本征脸作为重构向量进行人脸识别。

  此外,为了使LDA能应用于单样本人脸识别,ChenSongcan,LiuJun等提出了全模式分割的Sub-patternLDA方法,于是就把单样本问题转化为普通的人脸识别问题。

  本文提出了一种基于单样本切割的子模块主成分分析(Sub-blockPCA)方法,考虑成本造价

  做艺术家重要的是创新,衡量一个艺术家的基本价值判断,那就是他到底给这个世界留下了多少有创新价值的作品,而不是其它。

  即单样本人脸经切割,形成多个大小相同的子模块,同一个人脸的子模块属于一个子集。

  把切割后的子模块当作新的样本集,然后对各个子模块作PCA分析并提取特征,以同一人脸的子模块特征系数作为分类识别的依据。

  1单样本子模块主成分分析主成分分析方法(PCA)又称本征脸(Eigenface)技术。

  它主要是利用样本的协方差矩阵进行特征值分解,计算并选取前m个大特征值对应的特征向量构成人脸主成分特征子空间,每个特征向量就是一张本征脸。雕塑作为公共艺术的一种

  1.1子模块主成分分析在单样本人脸图像集中,考虑个样本脸图像,其大小为nix2,每张人脸图片首先被均匀地切割成大小相等且互不重合的户张子图片,形成一个新的样本集。

  切割后的子图片大小为《1印2/八新样本集的个数为尸X,同一人脸的子模块为一个子集。

  (/=1,2,…,2,…m是散布阵St的m个大特征值所对应的/维特征向量。

  为确定合适的m值,把散布阵知的特征值以降序排列,设知共有个特征值,七,…,m是满足式(5)的个整数,以获得0X的总能量。现在重新提出丝绸之路

  1.2子模块主成分计算及特征提取=1,2,…m时,由于/通常比较大,使得对知直接特征值分解计算消耗太大,甚至不可行。

  在实际计算中,令每幅子图片与均值图像的差值向量则子集的差值向量阵叭=.再令矩阵=,其维数为/XPN,由式(2)知总体散布阵知可表示为知=A4,利用奇异值分解(SVD)理论来解决高维矩阵的特征值分解问题,令1=4,维数为挪挪(户/),对矩阵L进行特征值分解的计算量就大大降低,设是矩阵的特征向量,则有,从式(7)可知Av

  经Sub-blockPCA提取特征空间则切割后的单样本人脸=在特征空间的投影矩阵,乃用于分类识别。

  2子模块分类器对训练样本各个子模块进行特征提取后,其特征空间为Fopt,测试人脸图片/test首先也被无重合地切割为均匀的尸等分,即/=因此切割后测试人脸图片在特征空间的投影矩阵为屯=.根据式(8),单样本集中的人脸在特征空间的投影为月(

  =1,2,…,N),不失1般性,选择近邻分类器,若满足,则测试人脸/test与样本人脸Xc为同一人。在夏威夷附近海域失联

  吴建楠说,很多纽约的艺术家几乎一眼就能看出他的传统功底,带有明显的砖雕、木雕的创作手法。

  基于切割子模块的单样本人脸识别框架流程图表1不同分割下的Sub-blockPCA识别率从表1可以看出,在图片大小为112x92的ORL人脸库上,采用(2,2)和(4,2)分割,Sub-blockPCA的识别佳。

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