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强壮的人脸识别系统,发表于cvpr2011年,程序是应用matlab实现-Recently the sparse representation (or coding) based classifi cation (SRC) has been successfully used in face recognition. In SRC, the testing image is represented as
a sparse linear combination of the trai
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人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数,但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布,实际中这样的分布可能并不成立,特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素,这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论,将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数,并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
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递推的极大似然法辨识程序 用递推的极大似然法对系统辨识的参数集,-Recursive maximum likelihood method identification procedures Using recursive maximum likelihood method to set parameters of system identification,
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贝叶斯估计,最大似然估计,Fisher线性识别和K均值(Bias estimation, maximum likelihood)
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