针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法．首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线．利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系数作为外耳特征向量．同时长轴与内耳曲线的交点作为内耳特征点,特征点之间连线的长度与长轴长度的比值作为内耳特征向量．长轴的相对不变性保证了特征向量具有缩放、平移和旋转不变性．实验结果表明此方法在噪声情况下具有较强的鲁棒性．

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法

5.1矩阵的特征值与特征向量 定义:对于n阶方阵A,若有数λ和向量x≠0满足Ax=x,称λ为A 的 特征值,称x为A的属于特征值λ的特征向量 特征方程:Ax=λx(A-E)x=0或者(ae-A)x=0 (A-E)x=0有非零解det(-E)=0

5特征值和特征向量矩阵的对角化 5.1矩阵的特征值和特征向量相似矩阵

5特征值和特征向量矩阵的对角化 5.1矩阵的特征值和特征向量相似矩阵

《线性代数》课程教学资源（课件讲稿，B）第四章 特征值和特征向量_第一节 特征值与特征向量的概念与计算_4.1 特征值与特征向量的概念与计算

一、特征值与特征向量 二、特征值和特征向量的性质 三、应用举 四、小结

一、幂法分析 幂法是用来计算实方阵的按模最大的特征值及相应特征向量的一种迭代法设n阶实方阵A有n个线性无关的特征向量

矩阵的特征值与特征向量 一、特征值与特征向量的求法 1利用定义求特征值与特征向量 步骤: (1)由|A-AE|=0求出λ; (2)对求(A-E)X=0的非零解

1. 理解方阵的特征值和特征向量的概念及性质; 2. 会求方阵的特征值和特征向量