多流形相关论文
高光谱遥感影像“图谱合一”，为精准实现地物识别与分类提供了可能。但是，较高的光谱分辨率致使其波段数多、数据复杂，从而造成“维数......
数据降维是数据挖掘的一个非常重要的工具和方法。数据降维的目的是找出隐藏在数据中的低维结构，通常可以分为线性降维和非线性降维......
分类作为机器学习中一种重要的数据处理方法,在图像处理、文本分析和医疗诊断等各个领域都有着广泛的应用。信息技术的飞速发展,使......
提出一种鲁棒谱多流形聚类算法(Robust Spectral Multi-Manifold Clustering,简称RSMMC).现实生活中许多数据都是带有噪声的,先前......
半监督学习方法在多流形学习领域的应用越来越广泛,文章提出了一种基于MPPCA模型的半监督多流形识别算法M2SMPPCA.该算法首先通过M......
人脸识别问题中,经常会面临样本少的情况,在身份证识别、电子护照识别等系统中,甚至只有一个训练样本,很多传统人脸识别方法在处理......
针对非监督线性差分投影（unsupervisedlineardifferentialprojection，ULDP）在特征提取过程中存在的不足，提出了基于多流形的非监督线性......
将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题,并提出两种流形来表示每个图像集:一种是类间流形,表示每个图像集的平均脸信息;另一种......
本文研究了如何识别图片中"十"字中心的相对坐标,首先对图片进行预处理,得到"十"字上像素点的相对坐标,然后应用多流形谱聚类算法......
局部线性嵌套LLE(locally linear embedding)是一种经典的流形学习方法。对于从单个流形上采样得到的数据集,它能够有效地学习其内......
提出了一种半监督稀疏多流形嵌入方法,并应用于高光谱影像分类.该方法充分利用少量标记和大量无标记样本,采用稀疏表示方法得到样......
针对现有的多流形人脸识别算法大多直接使用带有噪声的原始数据进行处理,而带有噪声的数据往往会对算法的准确率产生负面影响的问......
智能制造的深度发展,使得制造车间的数据呈现了爆炸性的增长。如何挖掘上述数据的价值,为制造车间的运行优化与决策提供服务,已成......
故障类别的多样性往往导致原始样本数据在特征空间中呈间断性分布，针对传统k近邻的邻域构建方法难以保证数据集几何结构完整性的问......
传统的流形学习算法通常需要较多的训练样本，将所有样本看作一个流形进行学习，并提取判别特征以进行后续的分类等具体应用．然而在很多......
针对单样本人脸识别中非线性可分性的问题,提出了一种基于核稀疏表示的多流形判别分析(KSRMMDA)算法。首先,对数据图像进行分块,构......
人脸识别在模式识别与计算机视觉领域中颇受科研人员的热爱,属于生物识别的研究范畴。其中,特征提取是模式识别众多问题中最为重要......
脑电信号是一种基本的人体生理信号,它能够有效地记录大脑的神经系统活动,蕴含丰富的信息。目前的脑电识别研究大多是基于脑电信号......
在大数据时代,多视图数据普遍存在.多视图聚类是分析多视图数据的一种常用方法.基于多流形正则化非负矩阵分解的多视图聚类是一种......
提出了M-ISOMAP算法,该算法通过求被间断流形间的最短欧氏距离对应的数据点并将这些数据点设置为互为邻域点,然后用经典ISOMAP算法......
