1. Thakur, S. Face recognition using Principal Component Analysis and RBF Neural Networks / S. Thakur [et al.] // IJSSST. - 2009. - Vol. 10, № 5. - P. 7-15.
2. Zhang, D. Diagonal Principal Component Analysis for Face Recognition / D. Zhang, Z.-H. Zhou, S. Chen // Pattern Recognition. - 2006. - Vol. 39, № 1. - P. 140-142.
3. Bidyanta, N. Pattern Recognition using Principal Component Analysis / N. Bidyanta // Binary Digits [Electronic resource]. - 2010. - Mode of access : https://sites.google.com/site/binarydigits10/articles/eigenface. - Date of access : 10.09.2012.
4. Xiaoli, L. A Novel Approach to Pattern Recognition Based on PCA-ANN in Spectroscopy/ L. Xiaoli, H. Yong // Lecture Notes in Computer Science. - 2006. - Vol. 4093. - P. 525-532.
5. Ferraz, A. The use of principal component analysis (PCA) for pattern recognition in Eucalyptus grandis wood biodegradation experiments / A. Ferraz [et al.] // World Journal of Microbiology and Biotechnology. - 1998. - Vol. 14, № 4. - P. 487-490.
6. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Справочное издание / С.А. Айвазян [и др.]. - М. : Финансы и статистика, 1989. - 608 с.
7. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян,В.С. Мхитарян. - М. : ЮНИТИ, 1998. - 1005 с.
8. Дронов, С.В. Многомерный статистический анализ : учебное пособие / С.В. Дронов. -Барнаул : Изд-во Алт. гос. ун-та, 2003. - 213 с.
9. Икрамов, Х.Д. Несимметричная проблема собственных значений. Численные методы / Х.Д. Икрамов. - М. : Наука, 1991. - 240 с.
10. Парлетт, Б. Симметричная проблема собственных значений. Численные методы; пер.с англ. / Б. Парлетт. - М. : Мир, 1983. - 384 с.
11. Stewart, G.W. A parallel implementation of the QR algorithm / G.W. Stewart // CiteSeerX - Scientific Literature Digital Library and Search Engine [Electronic resource]. - University park, USA, 1987. - Mode of access : http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.45.4400. - Date of access : 22.08.2012.
12. Henry, G. A parallel implementation of the nonsymmetric QR algorithm for distributed memory architectures / G. Henry, D. Watkins, J. Dongarra // SIAM Journal on Scientific Computing. - 2002. - Vol. 24, № 1. - P. 284-311.
13. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М. : Техносфера, 2005. - 1072 с.
14. Smith, B.T. Matrix eigensystem routines - EISPACK guide / B.T. Smith [et al.] // Lecture Notes in Computer Science. - 1976. - Vol. 6. - 551 p.
15. Garbow, B.S. Matrix eigensystem routines - EISPACK guide extension / B.S. Garbow [et al.] // Lecture Notes in Computer Science. - 1977. - Vol. 51. - 343 p.
16. Прадун, Д.В. Блочно-параллельная кластеризация мультиспектральных изображений с помощью алгоритма максимального потока в сети / Д.В. Прадун, Б.А. Залесский // Информатика. - 2011. - № 2(30). - С. 12-20.
17. Прадун, Д.В. Блочно-параллельная кластеризация изображений на основе нечеткой логики / Д.В. Прадун, А.А. Кравцов // Пятый Белорусский космический конгресс : материалы конгресса. В 2 т. (25-27 октября 2011 года, Минск). - Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2011. - Т. 2. - C. 47-53.
18. Hastie, T. The Elements of Statistical Learning. Data mining, Inference, and Prediction (Second Ed.) / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman // Trevor Hastie - Publications [Electronic resource]. - 2009. - Mode of access : http://www.stanford.edu/~hastie/local.ftp Springer/ ESLII_print5.pdf. - Date of access : 12.03.2012.
Послать статью по эл. почте 