特权信息相关论文
人脸情绪识别是当前情感计算领域中最为重要且最具挑战性的一个分支,已然成为人机交互领域中备受关注的研究方向。虽然人脸情绪识......
图像表征学习借助算法让机器从图像中自动学习有用特征来完成具体的任务,是自动驾驶、视频监控、智能医疗等高价值视觉应用可以普......
迁移学习能利用从源域学到的分类器来提高目标域的分类效果.近年来,特权信息被发现并应用于多个机器学习领域.本文提出了一种基于......
正标记和未标记学习（Positive and unlabeled learning,PU学习）的研究是为了解决只有正标记样本和未标记样本可用的问题。以前针对该......
视频字幕生成(video captioning)在视频推荐、辅助视觉、人机交互等领域具有广泛的应用前景.目前已有大量的视频英文字幕生成方法......
目的采用传统的2维特征提取方法,很难从视频中准确地捕获出人体的关节点位置,限制了识别率的上限。采用深度信息的3维特征提取能提......
在过去十年中,卷积神经网络(CNN)在单图像超分辨率(SISR)方面取得了显著进步。但是,大多数基于特征信息的卷积神经网络(CNN)的SR方......
目的提出一种基于融合先验知识的肺结节深度学习分类方法。方法整体模型中包括图像特征提取子模型、语义提取子模型、语义整合子模......
在场景识别中,为了在只有RGB图像的测试阶段也能利用深度图像与RGB图像所包含的互补信息,以深度图像为特权信息,提出了一种端到端......
在机器学习中,当测试阶段无法得到训练阶段拥有的特权信息时,特权学习（learning using privileged information,LUPI）是一个有效的解......
当使用支持向量机(Support Vector Machines, SVM)进行分类时,可能会遇到训练样本中存在额外信息的情况。它是不可忽视的,因为它会......
情感分析是人机交互的一个重要领域,既包括直接对用户的人脸进行表情识别,也包括分析用户浏览的多媒体资料,从而间接理解用户的情......
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特权信息的重要性在许多领域尤为突出,特别是在生物医学领域。许多研究表明,特权信息可以提高分类的准确性。传统方法是使用SVM+来......
本文从理论以及实验两个层次对支持向量机算法进行了深入的研究,同时将改进算法运用在文本分类中。首先,本文详细的介绍了文本分类......
在实际中,某些数据中包含许多特权信息,可用于训练分类器,从而提高分类性能。例如,在图像分类中,标签用于描述图像,这些标签可视为......
现代战争已演变为以电子战、信息战为中心的高技术战争,由此对感知和处理战场态势有了更高要求。雷达自动目标识别(Radar Automati......
