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实用语音识别基础电子版 ... 　9. 2. 4 多类问题　　9. 3 主分量分析 PCA 　　9. 3. 1 基于K-L变换的主分量分析　　9. 3. 2 随机向量的K-L展开　　9. 3. 3 基于K-L变换的降维　　9. 4 独立分量分析 ICA 　　9. 4. 1 引言　　9. 4. 2 线性独立分量分析　　9. 4. 3 线性独立分量分析算法　　9. 4. 4 独立分量分析的预处理　　9. 4. 5 非线性独立分量分析　　9. 5 小结　　参考文献　　第 ...
表情识别框架比较了 ICA 方法进行面部表情识别的两种架构 ICA1 和 ICA2。采用 ...
智能家居-智能锁应用与发展白皮书最终版-2017 2017年10月13日，在2017杭州·云栖大会的IoT合作伙伴计划专场上，由包括阿里云计算技术有限公司、德施曼机电(中国)有限公司在内的200多家IoT产业链知名企业联合组成的IoT合作伙伴计划联盟——ICA，正式发布了《2017中国智能锁应用与发展白皮书》(《白皮书》)，对中国智能锁的应用现状以及未来发展进行了全面解读和深度分析。
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人脸识别方面的国外论文20来篇 ... Classifier.pdf A Novel Genetic Ant Colony Algorithm.pdf Eigenfaces vs. Fisherfaces vs. ICA for Face Recognition; A Comparative Study.pdf Feature_extraction_using_Radon_and_wavelet_transforms_with_application_to_face_recognition.pdf …………
人脸识别代码和分析报告使用主成分分析PCA、独立成分分析ICA、BP神经网络使用matlab代码实现一个人脸识别的系统
ICA人脸识别应用独立主元分析的方法实现了对人脸的识别原理和程序分析
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独立主成分分析方法 ICA又称盲源分离(Blind source separation, BSS)，它假设观察到的随机信号x服从模型x=As，其中s为未知源信号，其分量相互独立，A为未知混合矩阵。ICA的目的是通过且仅通过观察x来估计混合矩阵A以及源信号s。
独立成分分析中文版第一版 ... 的主要数学知识，第二部分（第7章至第14章）是《独立成分分析》的重点，详细讲述了基本ICA模型及其求解过程，第三部分（第15章至第20章）讨论了基本ICA模型的多种扩展形式，第四部分（第21章至第24章）对ICA方法在不同领域的应用做了生动的阐述。独立成分分析(ICA)已经成为近年来神经网络、高级统计学和信号处理等研究领域中最令人振奋的主题之一。ICA源自对客观物理世界的抽象，它能够有效地解决许多实际问题，具有强大的生命力和广阔的工程应用前景。

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