散布矩陣的概念？在統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論中，散射矩陣是一個(gè)矩陣，其中每個(gè)元素是每個(gè)向量元素的協(xié)方差。它是從標(biāo)量隨機(jī)變量到高維隨機(jī)向量的自然推廣。盡管散射矩陣非常簡單，但它在許多領(lǐng)域都是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具。它可

散布矩陣的概念？

在統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論中，散射矩陣是一個(gè)矩陣，其中每個(gè)元素是每個(gè)向量元素的協(xié)方差。它是從標(biāo)量隨機(jī)變量到高維隨機(jī)向量的自然推廣。盡管散射矩陣非常簡單，但它在許多領(lǐng)域都是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具。它可以導(dǎo)出一個(gè)變換矩陣，可以完全去相關(guān)的數(shù)據(jù)。從不同的角度，也就是說，我們可以找到一組最佳的基，以緊湊的方式表示數(shù)據(jù)。（完整的證明請參考瑞利商）。這種方法在統(tǒng)計(jì)學(xué)中稱為主成分分析，在圖像處理中稱為Karhunen-loève變換。

什么是KLT變換？

你說的是KL轉(zhuǎn)型。我好像沒聽說過KLT變換?！皌”應(yīng)該是“transform”的縮寫。

KL transform是Karhunen-Loeve transform的縮寫。這是一種正交變換，常用于信號(hào)處理中，可以完全提取兩個(gè)信號(hào)之間的相關(guān)性。這被稱為“最好的轉(zhuǎn)變”。

如果只是從數(shù)學(xué)的角度來看，那就是找到一個(gè)正交矩陣來對角化實(shí)對稱矩陣。這個(gè)過程是找到特征值，特征向量，并正交和統(tǒng)一特征向量。。。這是一個(gè)線性代數(shù)。

人臉識(shí)別技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)？

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