1) Vector of principal components with single direction
单向主成分向量
2) principle components analysis(PCA)
主向量分析
1.
This paper proposes a face recognition algorithm based on the principle components analysis(PCA) reconstruction.
提出一种基于主向量分析(PCA)重建的人脸识别方法。
3) Feature oriental principal component analysis
定向主成分分析
4) normal principal component analysis(NPCA)
法向主成分分析
1.
Firstly,the 3D model is normalized to the uniform canonical frame to obtain translation,scale and rotation invariance by the normal principal component analysis(NPCA) that we propose.
首先用法向主成分分析法对三维模型进行姿态校正,使得三维模型具有平移、缩放、旋转的不变性,然后将三维模型映射到多个扩展高斯球面上,统计各个高斯球面网格上的法向面积分布,并对该分布作球面调和分析得到三维模型的特征描述向量。
5) Random Proportion Vector
随机成分向量
6) Unilateral structure
单向构成
补充资料：主成分分析
| 主成分分析 principal component analysis 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。 |
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参考词条