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[期刊论文] 作者：陈伏兵,,
来源：淮阴师范学院学报(自然科学版) 年份：2002
本文揭示了矩阵特征向量的一个性质,并用它给出了实对称矩阵可同时对角化的一个充分必要条件的简单证明....
[学位论文] 作者：陈伏兵,,
来源：南京理工大学 年份：2006
特征抽取是模式识别中最基本的问题之一。在人脸识别中，抽取有效的鉴别特征是解决问题的关键。线性投影分析(包括主分量分析(或称K-L变换)和Fisher线性鉴别分析)与基于核技术...
[期刊论文] 作者：陈伏兵,
来源：苏州大学学报：自然科学版 年份：1999
本文利用最小二乘估计给出噪声为ＡＲＭＡ序列线性模型中时变参数估计，并讨论了估计量的相容性问题。...
[期刊论文] 作者：陈伏兵,
来源：东南大学学报：自然科学版 年份：1998
证明了ＡＲＭＡ序列ＡＲ参数Ｇ－Ｍ估计的渐近正态性。...
[期刊论文] 作者：陈伏兵,
来源：南京师大学报：自然科学版 年份：1999
证明了ＡＲＭＡ序列ＭＡ参数Ｇ－Ｍ估计的渐近正态性。...
[期刊论文] 作者：陈伏兵,
来源：应用概率统计 年份：1999
文献（１）给出了ＡＲＭＡ序列ＭＡ参数的Ｇ－Ｍ估计，并证明了估计的渐近正态性，本文证明了这种估计的强相合性。...
[期刊论文] 作者：陈伏兵, 杨静宇,,
来源：计算机工程与设计 年份：2007
主成分分析(principal component analysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,提出了分块PCA的人脸识别方法。...
[期刊论文] 作者：张生亮,陈伏兵,杨静宇,,
来源：计算机科学 年份：2006
现在许多人脸识别算法都是在假定每个人提供了多幅训练样本的情况下展开的,对每人只有一幅训练图像的识别问题研究得很少,而实际中往往每人只提供了一幅图像。本文对这一问题进行了研究,给出了一些生成虚拟训练样本的方法;提出了基于类间散度最大的二维主分量分......
[期刊论文] 作者：卜奎昊,陈伏兵,宋杰,,
来源：微计算机信息 年份：2009
蓝牙技术作为全球统一的无线通信标准，在多种智能设备无线互连，多媒体终端通信和家庭网络等方面的应用也越来越广泛。苓文在对官方的蓝牙协议栈BlueZ进行分析研究的基础上，在基......
[期刊论文] 作者：嵇海进, 陈伏兵, 华晨江,,
来源：智能计算机与应用 年份：2011
射频识别(RFID)是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无需人工干预,可工作于各种恶劣环境,但是RFID的标准尚不统一。针对RFID...
[期刊论文] 作者：王文胜,杨静宇,陈伏兵,,
来源：计算机工程 年份：2006
传统的PCA方法和LDA方法在处理图像识别问题时,一般先将图像矩阵转化为图像向量,然后以该图像向量作为原始特征进行特征抽取。近来一些研究人员提出了利用图像矩阵直接构造散布矩阵,并在此基础上进行特征抽取的方法。该文在该思想的基础上,提出了IMSVD方法。该......
[期刊论文] 作者：王文胜,陈伏兵,杨静宇,
来源：电子与信息学报 年份：2005
特征抽取是模式识别的基本问题之一,Fisher线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。该文分析了Fisher线性鉴别分析在求解过程中可能存在的问题:鉴别矢量的分量可能是复数;特征值对扰动的敏感性;鉴别矢量之间未必具有正交性。由此提出了均衡散布......
[期刊论文] 作者：嵇海进 陈伏兵 华晨江等,
来源：智能计算机与应用 年份：2011
摘要：射频识别(RND)是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预。可工作于各种恶劣环境，但是RFID的标准尚不统一。针对RFID的特点，提出基于射频识别的计费系统设计架构，该架构通过适配器实现对RFID设备的无缝访......
[期刊论文] 作者：陈伏兵,高秀梅,张生亮,杨静宇,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2006
本文提出了一种称为M2PCA+FDA的新的人脸识别方法.新方法从模式的原始数字图像出发,先对样本图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取,从而得到能代替原始模式的低维的新模式,然后,对新模式施行“Fisher-faces”方法,实现模式的分类.其特点是能......
[期刊论文] 作者：谢永华,陈伏兵,张生亮,杨静宇,,
来源：计算机工程 年份：2007
提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST603人脸库上的实验结果验证......
[期刊论文] 作者：谢永华,陈伏兵,张生亮,杨静宇,,
来源：中国图象图形学报 年份：2007
鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,......
[期刊论文] 作者：陈伏兵,张生亮,高秀梅,杨静宇,
来源：中国图象图形学报 年份：2005
线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近几年,在小样本情况下如何抽取F isher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。本文应用投影变换和同构变换的原理,从理论上解决了小样本情况下最优鉴别矢量的求解问题,即最优鉴别矢量可在一个低维空......
[期刊论文] 作者：陈伏兵, 陈秀宏, 张生亮, 杨静宇,,
来源：中国图象图形学报 年份：2006
提出了模块2DPCA（two-dimensional principal component analysis）的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块，将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵，然后利...
[期刊论文] 作者：陈伏兵,陈秀宏,张生亮,杨静宇,,
来源：计算机工程 年份：2006
提出了模块二维主成分分析(M2DPCA)线性鉴别分析方法。M2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是：能有效地降低模式原始特征的维数；可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便；此外,2DPCA是M2DPCA的特例。在ORL人脸......
[期刊论文] 作者：张生亮,陈伏兵,谢永华,杨静宇,,
来源：计算机工程 年份：2006
主分量分析是一种线性特征抽取方法,被广泛地应用在人脸等图像识别领域。但传统的PCA都以总体散布矩阵作为产生矩阵,并且要将作为图像的矩阵转换为列向量进行计算。该文给出了一种利用图像矩阵直接计算的二维PCA,以类间散布矩阵的本征向量作为投影方向,取得了比......
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