格拉斯曼流形相关论文
越来越多的样本可以通过多个视图的不同特征来表示,数据的多样性和维数日益增长,单视图聚类算法研究已经接近瓶颈。基于特征相互补......
在训练集和测试集满足独立同分布的假设条件下,经典的机器学习算法在我们的日常生活中得到了大量成功的应用。令人遗憾的是,当训练......
多输入多输出（MIMO）调制技术可以提供空间分集增益和空间复用增益，它能够有效提高频谱利用率和信道容量，是目前4G和未来移动通信的关键......
MIMO技术与OFDM技术作为第四代移动通信系统的关键技术，广泛应用于各种无线通信系统中。然而，其较好的系统性能建立在已知发送端信道......
随着网络技术以及深度学习的迅速发展,高阶统计特征的数据在越来越多的学习任务中起着重要的作用。相比于一阶统计特征如均值向量......
机器学习在不同领域的广泛应用往往依赖于大量数据。而在实际应用中,高维数据的存在给不少机器学习任务带来了困难。为了应对这些......
域自适应学习(Domain Adaptation)是由迁移学习推广得到的一种机器学习方法。与传统的机器学习方法不同,该学习方法假设训练集和测......
本文的主要结果分为四个部分.首先，将利用格拉斯曼流形的拓扑性质来讨论和研究分圆NilHecke代数中的基本代数之中胞腔基.这组基最早......
对多天线无线系统的信道预测进行了研究,提出了一种基于格拉斯曼流型的信道信息动态预测方案。推导出在格拉斯曼流形上步长优化预......
图像集匹配需要解决如何对集合模型并度量模型之间的相似性的问题,为此提出一种维数约减的格拉斯曼流形鉴别分析方法并用于对象和......
在现代数据处理的很多场合下，变量pn会随着样本量的增加而变化甚至发散至无穷。由格拉斯曼流形上的数学工具和大样本理论，证明了坐标......
为了通过几何特征的有效方法描述人体骨骼运动，构建3D人体动作识别系统，提出一种基于3D骨骼关节空间建模方法。首先，使用自回归和移动......
图像集匹配是模式识别领域研究的热点问题之一。从图像分布的局部结构出发,提出格拉斯曼流形上局部结构保持的图像集匹配方法。将......
提出了判别共同法向量结合格拉斯曼流形的人脸识别方法。使用自熵图像表示人脸;利用判别共同法向量方法提取特征,并利用字典学习优......
传统的格拉斯曼流形状态估计是将状态空间模型置于格拉斯曼流行上,在后验跟踪模型的基础上递推估计。但是,该方法将观测模型和噪声......
将流形学习方法应用于飞机图像识别中,提出一种基于改进等距映射(ISOMAP)的飞机识别算法。根据飞机图像数据的高维性质,采用改进的......
图像分类算法是计算机视觉、模式识别和机器学习领域一个重要的研究问题。图像分类算法是从视觉图像中抽取一种或者多种特征信息(......
作为高维数据分析的有效工具,子空间学习已被广泛应用于各类机器学习和计算机视觉任务中。从无监督的数据降维到有监督的判别式分......
研究了多小区多用户蜂窝网络中子空间干扰对齐技术．与基于预编码与接收滤波器联合设计的传统方法不同，本文提出的方法只需要预编码参......
人体行为识别是计算机视觉和多媒体分析领域一个非常活跃的研究主题,其涉及到图像处理、模式识别和人工智能等多门学科,在诸如消费......
随着因特网和多媒体应用在下一代无线通信中的集成,宽带高速数据通信服务的需要正在不断的增长。由于可用的无线频谱资源的有限性,......
将图像集合表示为格拉斯曼流形上的点能够获得更好的识别性能。传统格拉斯曼流形上的判别分析方法仅考虑了带标签样本的统计信息,......
针对视频人脸识别中由于光照、表情、姿态等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于视频分块聚类优化格拉斯曼流形的视频人......
多观测样本分类问题中，样本表示成流形上的点，针对如何利用多观测样本的流形结构提高其分类性能的问题，提出非一致相似测度的Graph表......
视频人脸识别的核心问题是如何准确、高效地构建人脸模型并度量模型的相似性,为此提出一种维数约减的格拉斯曼流形鉴别分析方法以......
