局部邻域相关论文
如今,随着科学技术的发展,图像匹配技术的不断更新,基于图像特征的匹配方法得到快速发展,但在实际应用中仍存在很多不足。比如在复......
非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)技术已经成为了高光谱解混领域研究的热点。但是如何有效地利用高光谱的空......
为解决现有局部线性嵌入算法不适合处理非均匀分布数据和未利用距离远点信息的问题,提出相应的改进算法。首先引入测地线距离,以便......
最大密度子图检测是一个重要的图挖掘问题,目前已经应用在诸如互联网、生物科学及图像处理等多个领域.在传统的最大密度子图检测算......
数据点的局部邻域选取是基于流形学习的非线性降维方法的核心,其选取方式直接影响降维结果的质量.传统的局部邻域选取方式大多使用......
针对利用局部化思想解决多模数据的判别分析问题时,根据经验对局部邻域大小进行全局统一设定,无法体现局部几何结构差异性的不足,......
针对实际拆卸线存在的不确定性因素导致作业时间具有随机性的特点,采用零件优先关系图定义的拆卸模型,以工作站数目、平衡性指标、......
假设对于两个流形上关联性较强的样本点,其邻域点之间也会具有较强的关联性.基于此假设,提出一种新的非监督流形对齐算法,通过学习......
局部方向模式(LDP)利用8个Kirsch模板与3×3局部邻域卷积得到局部的边缘梯度值,然后取绝对值并排序,最后将最大的三个梯度所在的方......
针对现有基于流形学习的降维方法对局部邻域大小选择的敏感性,且降至低维后的数据不具有很好的可分性,提出一种自适应邻域选择的数......
针对遥感图像变化检测的全局假设与实际不一致问题,论文提出了基于局部邻域的互相关的遥感图像变化检测算法。该算法首先运用区域......
针对时空特征点检测算法计算效率较低和特征点冗余度较大的问题,提出一种基于邻域像素的快速时空特征点检测方法.通过寻找三维时空......
提出了用基于局部邻域约束的空间验证方法去验证错误的匹配特征。首先,计算匹配特征对的局部邻域范围,根据局部邻域内相关匹配特征......
本文提出了一种使用具有噪声的基于密度的聚类方法进行超像素聚类来提高图像分割准确性的方法,首先以较低计算成本得到超像素分割,......
为了有效地约简稀疏数据的维度，提出一种基于切空间判别的稀疏数据局部降维方法，其思想是扩展局部邻域，增大样本点间的重叠信息，使之在......
高维数据降维方法已经被广泛应用在信息检索、模式识别、数据挖掘和人工智能等领域。针对目前流形学习方法的嵌入效果非常敏感于局......
LDP算法是将与Kirsch算子运算后得到的一些负值的邻域灰度值作为中心灰度值的编码因子,这将会导致中心灰度值不能很好的反映邻域局......
股价市场预测方面的课题一直是研究的热点领域。之前的工作主要聚焦在传统量化应用,或使用机器学习的办法套用分析在某一个公司的......
