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上传时间: 2021-02-08
详细说明：利用数据空间中的奇异点可有效提升判别的准确性，关注于如何有效检测并选择奇异点，在独立子空间分析(ISA)中进行近邻传播(AP)聚类分析，形成一种无参密度估计下的新的奇异点检测方法，与支持向量机(SVM)的支持向量类似，得到新的核分类器用于分类任务。该方法可有效检测原始数据空间分布下的奇异点，实现样本选择，并可用于图像分类，图像检索等具体视觉任务。实验表明，图像奇异性检测的核方法，优于当前主流特征表示与学习方法，同时，也验证了奇异性图像检测过程可有效提升分类准确率的结论。
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