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kl
- （1）应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样，共抽样200块子图象； （2）将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量； （3）对所有200个行向量进行KL变换，求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值，按降序排列特征值以及所对应的特征向量； （4）选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元，将原图象块向这40个特征向量上投影，所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 （5）求出所有子块的特征向量。
KL
- KL变换，matlab实现，可以继续修改。
KL
- 一个不错的KL变换源程序，可以看看，学习并且交流
kl变换源代码
- 霍特林变换的matlab源代码，实现图像的kl变换
KL变换
- KL变换模式识别作业三 一、编程要求： 编程实现KL变换，并对TM六波段图像进行演算。 KL变换的思想是：从n维特征选取m维特征，删去的n-m维特征不一定就是无用的信息，如何在信息损失最小的情况下选取特征，在理论上就显得更严密些。通常采用正交变换，得到新的经变换的模式， 以保证信息损失最小情况下获得有利于分类的特征。 二、编程思想： 将6副图象依次输入获得灰度值存在一个6*size(size为一副图象的像素数)的二维数
kl
- （1）应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样，共抽样200块子图象； （2）将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量； （3）对所有200个行向量进行KL变换，求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值，按降序排列特征值以及所对应的特征向量； （4）选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元，将原图象块向这40个特征向量上投影，所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 （5）求出所有子块的特征向量。 -(1) t
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- KL变换，matlab实现，可以继续修改。-KL transform, matlab realize, you can continue to modify.
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- 一个不错的KL变换源程序，可以看看，学习并且交流-KL transform a good source, you can see, learning and sharing
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- 基于VC++实现的KL算法源程序 kl算法的基本实现 Kl算法kl算法-Based on VC++ implementation of the KL algorithm source kl basic algorithm implementation Kl algorithm kl algorithm
kl.c.tar
- VLSi KL partitioning Algorithm based programme for 100 nodes. It s dynamic progremme so by changing the MAX value we can change the number of nodes in the network.
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- matlab下KL变换,用于去除随机噪声-KL transform
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- K-L变换在人脸识别中的应用-KL transform in face recognition application! ! ! ! ! ! !
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- 实现k-l变换，代码短，效率高，适合初学者进行上机练习，原理简单，比较容易懂和实现。-Achieve kl transformation, the code short, high efficiency, suitable for beginners to practice on the machine, simple in principle, relatively easy to understand and achieve.
KL
- KL变换进行人脸识别的程序，采用ORL人脸库，里边附有人脸库的压缩包，以及word版的实验报告，很详细！效果不错-face recognition code based on KL，include facedatabase and test report，the performance is good！
KL
- 数据挖掘中计算KL距离在matlab环境下的代码-KL distance calculations in data mining environment in matlab code
KL
- matlab编写的K-L变换算法，实验数据为Iris，分类为BP算法，运行良好！-Matlab prepared by the KL transform algorithm, the experimental data for the Iris classified as BP algorithm, a good run!
3.22++基于KL变换的人脸识别技术
- 基于KL变换的人脸识别技术,Face recognition based on KL transform(Face recognition based on KL transform)
kl
- 计算kl散度，信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 相对熵=交叉熵-信息熵(Relative entropy, used to measure the difference between two positive funct
KL change face recognition
- KL变化人脸识别简单例程，采用KL变换决策。(KL change face recognition)
KL
- 用于实现随机过程的KL分解，附数据文件，可直接运行(it is used for KL decompsition of random process)