局部保持投影相关论文
近年来,科学技术的飞快进步和现代人们所追求的产品高质量、生产安全及稳定生产过程导致了故障出现的频率越来越高,工业生产过程监......
针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确,以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题,提出......
目前的图像检索技术主要利用图像的颜色、纹理、形状等特征来进行，其检索速度和精确度还不能满足用户需求。本文拟采用基于尺度......
特征提取或数据降维是模式识别中的一个关键问题，它的基本任务是研究如何从众多数据特征中求出那些对分类识别最有效的特征，从而实现......
人脸识别在现今安全防范、视频监控和身份鉴别等领域有着广泛的应用前景，已经成为模式识别和计算机视觉领域最热门的研究课题之一。......
工业生产过程是一个复杂的过程,存在着多工况、非线性、高噪声等特点。在对其生产过程中的难测变量软测量建模时,如果采用单模型一......
流形学习方法是一个具有前瞻性的研究方法,其本质就是从高维样本中找出它们的低维流形结构,然后求出对应的嵌入映射,实现数据维数......
图像哈希算法是信息安全和图像处理交叉领域的一项重要研究课题,已经在诸多方面取得成功应用,如内容认证、图像取证、水印嵌入、篡......
人脸识别因其广泛的应用前景取得了巨大的发展。由于三维人脸数据包含了二维图像数据中缺失的关键性深度信息,其有望克服或减轻二......
原始人脸图像的特征维数往往较高,还包含了很多不相关的冗余信息,如何进行有效降维,提取出关键特征是人脸识别过程中的关键步骤。......
特征提取算法在人脸识别研究领域占有重要的地位，是最基本的研究问题之一。目前，人脸特征提取的重点是对算法可行性与有效性的研究。......
在机器学习领域中,传统监督学习假设一个学习对象只对应一个概念标记。而在现实生活中,一个学习对象可能同时隶属于多个概念标记。......
在当今大数据时代背景下,每天都会产生海量的数据信息,然而这些数据中大多数都是无效的冗余信息,要想从杂乱的高维数据中提取出有......
图像分类是跨越多学科的重要应用技术,实现图像分类首先要通过特征提取方法获取图像特征。随着图像获取设备的不断发展,目前的图像......
目前的图像处理算法大部分都是面向图像数据的向量表达形式。然而,图像数据的向量表示既破坏了图像的内在结构信息,也导致向量化后......
高光谱图像具有丰富的空间-光谱信息,是地物精准分类的重要依据。但在高光谱图像分类过程中,这种高空间-光谱分辨率会导致数据量大......
表情是人类用来表达情感的一种基本方式，是非语言交流的一种有效手段。人们可以通过表情准确而微妙地表达自己的思想感情，也可通过表......
自动调制识别(Automatic Modulation Recognition, AMR)是指在接收方预先不知道接收信号所采用的调制方式的情况下,从接收信号中主......
近年来，随着多媒体技术、数字化等技术的快速发展，机器学习领域得到了迅速的发展。极限学习机(ELM)作为一个有竞争力的机器学习算法，......
针对人脸识别问题,提出了最小距离鉴别投影算法,其与经典的线性鉴别分析不同,它是一种流形学习降维算法。该算法首先定义样本的类......
为了提高局部保持投影(LPP)算法的非线性过程故障检测性能,提出了一种新的基于差分局部保持投影(differencial locality preservin......
局部保持投影,保持数据的邻域关系,已成功应用于过程监测.然而,局部保持投影忽略了非局部结构信息,不能保证远距离样本之间的关系.......
为了保持掌纹空间的局部结构,运用局部保持投影(LPP)方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,特征方程矩阵存在奇异性。传统的解决......
LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）是1范数和2范数混合学习的一种理论框架，基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归......
针对姿态变化人脸识别的困难,提出一种基于加权均值人脸的识别思路。根据人脸姿态左右摇摆角度变化,定义每幅姿态变化人脸的权值计......
目前基于卷积神经网络的学习方法需要大量的有标注的数据。而实际应用中,标记大量的数据是非常困难的。为了解决此问题,提出了一种......
距离度量对K近邻（KNN）算法分类精度起着重要的作用。传统KNN算法通常采用欧氏距离,但该距离将所有特征的差别平等对待,忽略了数据的......
为了提高情感识别的准确性,该文以语音信号为研究对象,提出了一种新型的语音情感识别方法.将局部保持投影算法（LPP）的思想融入到主元......
提出了一种基于LPP和LDA的降维算法。该算法不仅考虑了LPP能保持局部邻近关系属性,还考虑了LDA能使降维后的数据更易于分类属性,并......
在分析LPP算法存在的不足后,提出了一种新的基于Fisher准则的有监督保局投影表情识别算法,即FSLPP。该算法通过可调因子有效地结合......
保局投影算法(LPP)在人脸识别中具有较好的识别性能,但它是一种非监督学习,并且在具体实现时需要把图像转换为向量,破坏了图像的像......
针对局部保持投影算法是无监督的学习,无法区别类别信息的缺点,本文通过加入鉴别信息的方式对局部保持投影算法进行改进,并将改进......
针对CSLBP对人脸图像的局部特征提取不充分问题,提出一种基于Laws模板的CSLBP算法。该算法首先选取Laws模板对原始图像进行滤波,获......
研究在高维数据中如何产生聚类成员,并提出一种新的构造聚类成员的方法。为解决高维数据的维度对构造成员带来的影响,新的构造方法......
针对发掘人脸图像中的高维非线性结构，将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中，在有监督的模式下，提出了一种......
高维Zernike矩作为图像检索的形状特征描述子,具有描述图像区域细节信息的能力,能够全面有效地表征图像的内容。但是高维的矩存在......
在保留数据本质特征的前提下，降低数据维度是一种重要的分类预处理手段。深入分析了核Fisher判别（KFD）方法与核化全局局部保持Fisher......
结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i......
针对主元分析(Principal component analysis,PCA)和局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)方法在降维过程中分别只......
人脸识别是模式识别领域中的一项重要的研究课题。到目前为止,已经提出了许多方法来处理人脸的识别问题。最近,许多流形学习算法被......
提出了一种基于张量子空间学习降维人体高维侧影数据的人行为识别方法。给定一个动作的人侧影图像序列,首先用张量子空间学习方法......
针对局部保持投影(locality preserving projection,LPP)算法在传统k近邻构图过程中出现的参数k选择困难问题和样本的一维向量容易......
在特征提取过程中,样本图像特别容易受到某些外部条件变化的干扰,如光照变化、拍摄角度以及表情姿态等,而这些变化大都依赖人脸的......
针对转盘轴承复杂的损伤退化机理,引入流形学习算法深入挖掘高维状态检测数据中低维的流形结构,提出了一种以马氏距离为基础的局部......
由于目标运动及其所处环境的复杂性,雷达目标数据之间往往呈现出局部的非线性,如果采用传统的线性子空间方法降维,必将会使雷达目......
利用接收信号强度（RSSI）进行无线传感器网络（WSN）定位是一类低成本定位方法。局部保持典型相关分析定位（LE-LPCCA）算法能通过节点间RSSI......
提出一种基于图像矩阵判别局部保持投影的人脸识别方法。图像矩阵判别局部保持投影是在局部保持投影基础上进行了扩展,考虑了类标......
提出一种人脸图像超分辨率重建(Super-Resolution Reconstruction,SRR)的自适应学习样本选择方法。利用局部保持投影(Locality Pre......
