일반 고유 값 문제를 해결하기 위해 몇 가지 코드를 작성했습니다. 이제 LAPACK의 DSPGVX 함수에 대한 결과를 비교하고 있습니다. 방금이 example으로 작업했습니다. 그래서 나는 4 개 자동 벡터 {
{-0.0319133, -0.265466, -0.713483, 0.64765},
{-0.425628, -0.520961, -0.714215, 0
openCV (EmguCV)와 얼굴 비교에서 완전히 새로운 기능입니다. 두 개의 사진을 eigenfaces 벡터와 비교하고 거리를 확보하는 알고리즘을 구현하려고합니다. (이미지 집합과 이미지의 거리를 얻는 방법을 알고 있습니다.) Cambridge_FaceDB.zip - db of .pgm 일부 얼굴의 이미지. 나는 교육 이미지로 그들을로드에 사용할 필요가
안녕하세요 저는 LDA (Linear Discriminant Analysis)를 사용하고있는 얼굴 인식과 관련된 프로젝트를 진행하고 있습니다. LDA는 클래스 분산 매트릭스와 클래스 분산 매트릭스 사이의 일반화 된 고유 벡터를 찾아야하며, 그것은 내가 맞은 곳입니다. 나는 코딩을 위해 DevC++와 opencv를 사용하고있다. 기본적으로 문제가 A와 B가
내가 내 영 공간 근사치로 (A)의 마지막 열을 사용하여, 상기 SVD를 계산 [U, S, V] = svd(A)
를 사용하여이 있었나 최상의 근사치 인 영 공간 또는 단일 차원 공간을 구하는. A가 실제로 커지면, 이것이 계산 속도를 늦추는 것을 깨달았습니다. null (A)의 경우 설명서에 어쨌든 SVD가 있음을 나타내는 것으로 보입니다. 또한 A가
이미지 특징 벡터 행렬에 PCA를 사용하여 첫 번째 10 개의 고유 화면을 표시해야합니다. 첫 번째 고유 얼굴을 만들기 위해 다음 MATLAB 코드를 사용하고 있지만 매우 어둡고 정확한 고유 화면이 아닙니다. eFea 각 행은 도움이 될 코드의 오류에 대한 64 × 64 newData = eFea';
data = newData;
[M,N] = size(
일반화 된 고유 값 벡터을 사용하여 Eigen3 라이브러리를 어떻게 찾을 수 있습니까? 옥타브, matlab에서 고유 값 함수의 형식은 [V, lambda] = eig (A, B)입니다. 난 단지 LIB Eigen3에 this클래스을 찾을 MATLAB/옥타브 위의 코드에서 결과를 확인하는 데 도움이되지 않았습니다 수 있습니다.
나는 K 최대 고유치를 계산할 필요가있는 스펙트럼 클러스터링을위한 병렬 알고리즘을 연구 중이다. Matlab을위한 Jacket 플러그인을 사용하고 있지만, 슬프게도 matlab에서 EIGS 함수를 지원하지 않는다. (K를 계산할 수 없다. 고유 값을 평행하게) GPU에서이 작업을 수행 할 수있는 다른 도구/라이브러리를 제안 해 주시겠습니까? 아니면 GPL
저는 Mathematica로 일반화 된 고유치 문제를 풀려고합니다. B에 대해 행렬 A의 고유 값과 고유 벡터를 찾고 싶습니다. 그러나 Eigensystem을 사용하면 다음 오류가 발생합니다. A = {{1, 2, 3}, {3, 6, 8}, {5, 9, 2}}
B = {{3, 5, 7}, {1, 7, 9}, {4, 6, 2}}
Eigensystem[{A