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[期刊论文] 作者：简彩仁, 翁谦, 陈晓云,,
来源：福州大学学报(自然科学版) 年份：2018
针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性...
[期刊论文] 作者：简彩仁, 庄凌宇, 林智鹏,,
来源：信息技术与网络安全 年份：2018
人脸识别是计算机视觉识别研究热点问题之一。研究了基于降维的人脸识别方法,利用主成分分析和核主成分分析对人脸图像降维,通过实验分析降维对人脸识别准确率的影响。在两个...
[期刊论文] 作者：简彩仁,施潇磊,吕书龙,,
来源：三明学院学报 年份：2018
借鉴非负矩阵分解的重构思想,提出基于非负矩阵分解的数据重构。该方法主要通过非负矩阵分解得到重构数据集,其与原始数据集之间存在不同,从而可以降低高维数据多噪声的影响。两个人脸图像数据集的识别结果表明,该方法可以提高识别准确率。......
[期刊论文] 作者：林智鹏,黄増裕,简彩仁,,
来源：信息技术与网络安全 年份：2018
子空间分割方法一直是一种重要的机器学习方法,这些方法在人脸识别和基因表达数据识别等研究中有较好的聚类准确率。然而,这些方法在对高维小样本数据进行聚类时难以取得理想的结果。为了解决这些问题,借鉴流形降维中的局部保持投影法和最小二乘回归子空间分割......
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