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例如，在图像处理和计算机视觉中，PCA可以用于人脸识别和图像压缩等任务。在生物医学领域，PCA可以用于基因表达数据的分析和分类。在金融领域，PCA可以用于风险管理和投资组合优化等任务。此外，PCA还可以用于数据预处理和特征...

紧接着，一个编码方法被应用于将归一化的向量变为离散编码，和人工设计的编码方法，从一组训练人脸数据中通过未监督的方法来对编码器进行训练生成，我们使用了三个未监督的学习方法：K-means，PCA tree和 Random projection ...

以LBP算法（local binary pattern）和PCA算法为工具对训练样本集人脸图像局部和全局进行特征提取，LDA算法对人脸类别标签信息寻找最优的投影向量以得到人脸的特征库。对测试样本以SVM为分类器，在训练特征库中进行识别分类以...

编辑/高莘）5月17日，据路透社援引知情人士消息，在美国政府试图限制美国公司向中国转让人工智能技术之际，特斯拉正在加速推进计划，利用产生自中国的数据为其...在L2级系统下，驾驶员双手不能脱离方向盘，需要随时做好接管准备。...

原标题：数据彰显经济运行强劲脉动中国高质量发展“枝繁叶茂”行稳致远央视网消息：5月19日，《新闻联播》报道了基础设施建设、粮食安全、旅游业...山西运城提前做好农机检修、农机安全生产培训、发放跨区作业证等准备工作；...

如何打通"堵点"、攻克"难点？项目建设者从"智慧建造"中找到了答案。中交路建首环高速承平总承包部总经理张龙：我们以京津冀交通一体化重点建设项目劳动竞赛为契机，在土建4标，有智慧流水梁场；在土建6标...（记者：准备去哪？...

以本文讨论的问题为例，神经科学家现在可以通过像数据科学家一样运行计算模型来预测并准确地将神经功能与认知行为联系起来。不过，这些技术与人工智能模型有着相同的偏见（biases）和局限性（limitations），需要严格的科学...

由于人类面部拓扑的相似性，通过 PCA(主成分分析)等手段参数化建立人脸模型的手段已经被证明是一种非常有效的解决方案，可以高质量、快速、符合工业界标准地生成人物头部的几何模型。诸如 3DMM(3D Morphable Model)、FLAME...

统计方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。2.基于特征的方法：基于特征的方法是通过提取人脸图像中的特征点或特征描述符来进行识别。常见的特征点包括眼睛、鼻子、嘴巴等，常见的特征描述符包括SIFT、SURF、HOG...

第二个阶段是 1991 年—1998 年，PCA 分析以及图像处理方面的一些经典算法都能借用到人脸识别系统中，但这一阶段遇到的问题是当人的面部表情引起位置特征变化时，会导致识别精度下降；第三个阶段是深度学习阶段，借助了 GPU ...