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  1. Deng Cai 的OLPP算法在人脸识别中的应用

  2. 基于LPP算法提出的正交局部保留投影算法

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2012-09-19
    • 文件大小：456704
    • 提供者：redrose311

  1. 一种快速的近邻传播聚类算法

  2. 近邻传播算法是一种快速有效的聚类方法.针对近邻传播算法在无先验知识条件下偏向参数选择的问题,使用Silhouette聚类有效性指标确定偏向参数.针对近邻传播算法在处理结构复杂或高维数据时,存在数据信息重叠的问题,提出将局部保持投影方法与近邻传播算法相结合的方法,在有效保留数据内部非线性结构的前提下,有效删除数据空间中的冗余信息.仿真结果验证了提出的算法优于传统的近邻传播算法.

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-10-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：dwf_android

  1. 基于WPD和LPP的设备故障诊断方法研究

  2. 基于WPD和LPP的设备故障诊断方法研究，丁晓喜，何清波，小波包分解(WPD)能够将非平稳信号在低频和高频上同时形成特征信息，有效的反映出信号潜在的特征，而局部保留投影法(LPP)在降维的同�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：350208
    • 提供者：weixin_38713586

  1. 基于局部控制核的彩色图像目标检测方法

  2. 在图像处理问题中，对图像中给定目标进行检测和定位时，为提高目标检测的速度与可靠性，引入一种基于图像局部控制核的目标检测算法。利用参考图像同等大小的窗口遍历目标图像，得到一系列与参考图大小相同的子图，然后计算参考图和目标子图的局部控制核，得到图像特征信息的数据矩阵。为了提高运算速度，对数据矩阵用局部保留投影方法降维。再用相似性判决准则将参考图像与目标图像中子块的特征矩阵进行相似性分析，查找与参考图像最相似矩阵所对应的图像区域即为检测结果。实验结果表明，该算法对目标定位具有较高的可靠性与准确度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：576512
    • 提供者：weixin_38727453

  1. 自然对流问题的高效基于局部投影的稳定有限元方法

  2. 基于两个局部高斯积分和基于投影的稳定有限元方法，提出了一种用于自然对流问题的基于投影的稳定有限元方法。 应用Oseen迭代和去耦技术可提高稳定性并节省计算时间。 与普通的基于投影的稳定有限元方法相比，该新方法不需要引入任何额外的自由度。 因此，它可以节省大量的CPU时间以获得相同的精度。 给出了已知解析解，驱动空腔流动和分区方形围护问题的数值结果，以验证理论预测并证明其高效性。 （C）2014 Elsevier Ltd.保留所有权利。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38683721

  1. 基于核局部保留投影的基于监督Curvelet的人脸识别？

  2. 摘要本文介绍了一种基于核局部保留投影（SCKLPP）方法的基于监督Curvelet监督的新识别方法。提出了局部性保留投影（LPP）来减少维数，这既不是监督性的，也不是监督性的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38611508

  1. 降维的通用指数框架

  2. 作为一般框架，基于成对相似性矩阵的Laplacian嵌入可从高维数据推断低维表示。 但是，它通常存在三个问题：1）算法性能对邻居的大小敏感； 2）算法遇到众所周知的小样本量（SSS）问题； 3）该算法不强调小距离对。 为了解决这些问题，在这里我们提出使用矩阵指数的指数嵌入，并提供用于降维的通用框架。 在框架中，矩阵指数可以通过特征相似矩阵上的随机游走来粗略地解释，因此更加健壮。 矩阵指数的正定性处理SSS问题。 指数嵌入的衰减函数的行为在强调小距离对时更为重要。 在此框架下，我们应用矩阵指数来扩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38693586

  1. 降维的通用指数框架

  2. 作为一般框架，基于成对相似性矩阵的Laplacian嵌入可从高维数据推断低维表示。 但是，它通常存在三个问题：1）算法性能对邻居的大小敏感； 2）算法遇到众所周知的小样本量（SSS）问题； 3）该算法不强调小距离对。 为了解决这些问题，在这里我们提出使用矩阵指数的指数嵌入，并提供用于降维的通用框架。 在框架中，矩阵指数可以通过特征相似矩阵上的随机游走来粗略地解释，因此更加健壮。 矩阵指数的正定性处理SSS问题。 指数嵌入的衰减函数的行为在强调小距离对时更为重要。 在此框架下，我们应用矩阵指数来扩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 区分稀疏局部保留投影的人脸识别

  2. 区分稀疏局部保留投影的人脸识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38642285

  1. 通过局部保留投影和稀疏编码实现人脸图像超分辨率

  2. 通过局部保留投影和稀疏编码实现人脸图像超分辨率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：307200
    • 提供者：weixin_38715567

  1. 通过使用局部属性保留，基于curvelet和局部二进制模式特征的人脸识别

  2. 本文提出了一种基于Curvelet变换和局部二进制模式算子的人脸识别特征提取新方法。 这种方法的动机是基于两个观察结果。 其中之一是Curvelet变换是一种新的各向异性多分辨率分析工具。 可以有效地表示图像边缘不连续性； 另一个是局部二进制模式算子是面部图像的最佳当前纹理描述符之一。 由于不同频带中的Curvelet特征代表原始图像的不同信息，因此我们针对不同频带使用不同的方法提取了这些特征。 从技术上讲，最低频带分量是使用局部二进制模式方法处理的，只有中频带分量才被归一化。 然后，我们将它们

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38502929

  1. 使用双稀疏局部Fisher判别分析的人脸识别

  2. 提出了用于处理多峰问题的本地Fisher判别分析（LFDA）。 它不仅结合了用于保存高维数据局部结构的局部保留投影（LPP）的思想，而且还结合了用于获得判别力的Fisher判别分析（FDA）的思想。 但是，LFDA还存在采样不足的问题以及许多降维方法。 同时，投影矩阵不稀疏。 在本文中，我们提出了用于人脸识别的双稀疏局部Fisher判别分析（DSLFDA）。 该方法首先构造了一个具有非负约束的稀疏数据自适应图。 然后，DSLFDA将目标函数重新表述为回归型优化问题。 自然避免了欠采样问题，并且可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38751031

  1. 保留全局局部性的最大方差极限学习机

  2. 极限学习机（ELM）是一种有用的机器学习技术。 但是，现有的极限学习机方法不能很好地利用几何结构信息或不能很好地区分数据空间信息。 因此，我们提出了一种基于流形学习的全局局部性最大方差极限学习机（GLELM）。 基于传统ELM方法的特征，GLELM将线性判别分析（LDA）和局部保存投影（LPP）的基本原理引入到ELM中，同时充分考虑了样本中包含的判别信息。 该方法可以保留数据的全局和局部流形结构，以优化分类器的投影方向。 在几个广泛使用的图像数据库和UCI数据集上进行的实验验证了GLELM的性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38699757

  1. 基于特征融合策略的人脸识别新判据

  2. 特征提取是人脸识别中的重要问题。 有两种结构特征，即欧几里得结构和流形结构。 但是，单结构特征提取方法不能同时充分利用全局特征和局部特征的优势。 因此，它们的性能将下降。 为了克服基于单结构特征的人脸识别方案的局限性，本文提出了一种使用特征融合策略（FFS）的新颖判别准则，该准则将人脸结构空间中的欧氏结构和流形结构非线性地组合在一起。 所提出的判别准则适用于开发迭代算法。 它能够自动确定最佳参数并平衡欧几里得结构和流形结构之间的折衷。 提出的FFS算法已成功应用于人脸识别。 选择了三个可公开获得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：665600
    • 提供者：weixin_38750003

  1. 正交局部样条判别投影及其在人脸识别中的应用

  2. 本文提出了一种有效的特征提取算法，称为正交局部样条判别投影（O-LSDP），用于人脸识别。 O-LSDP源自局部样条嵌入（LSE），不仅继承了LSE的优势，该优势使用局部切线空间表示局部几何形状以保留局部结构，而且还充分利用了类信息和正交子空间提高判别力。 在几个标准人脸数据库上的大量实验证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：845824
    • 提供者：weixin_38604951

  1. 基于分层墨卡托投影的激光雷达点云数据局部特征描述

  2. 为了高效提取激光雷达点云数据的局部几何结构特征,实现三维(3D)目标的配准、检测和识别,提出了一种基于分层墨卡托投影(HMec)的局部点云特征描述子。首先,采用传统方法进行特征提取;然后,利用具有保角特性的墨卡托投影,将3D点云数据的局部邻域点分层投影到多个墨卡托平面上;最后,分别统计各墨卡托平面的分布直方图,得到特征点的局部特征描述子。HMec特征描述子能很好地保留点云的局部几何结构特征,从而提高特征描述子的辨别力。在Bologna和3DMatch数据集上的测试结果表明,相比其他9种局部特征描

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38606169

  1. 空间一致性邻域保留嵌入的高光谱数据特征提取

  2. 局部线性嵌入(LLE)和邻域保留嵌入(NPE)等流形学习方法可以提取高光谱数据的主要结构特征,有助于对数据的理解和进一步处理。但是,这些方法忽视了高光谱图像中相邻像素之间的相关性。针对这个问题,提出一种基于空间一致性思想的邻域保留嵌入(SC-NPE)特征提取算法,通过一个优化的局部线性嵌入,并考虑相邻像素的相关特性,在高维空间建立数据的局部邻域结构。然后寻找一个优化的变换矩阵,将局部邻域结构投影到低维空间,实现数据的特征提取。与LLE和NPE算法相比,SC-NPE既考虑高光谱数据的流形结构,又考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38609913

  1. 基于局部保留投影的荧光分子断层成像快速重建

  2. 采用大规模荧光分子断层成像（FMT）投影数据进行重建需要消耗大量的计算内存，花费较长的计算时间。为降低FMT重建的病态性以及加快重建速度，基于流形学习和压缩感知理论，提出了结合局部保留投影（LPP）和稀疏正则化的重建方法，并对原始的多投影荧光数据进行重建。为评估该方法的重建效果和时间，分别设计了非匀质圆柱单、双目标仿真实验和真实小鼠实验。实验结果表明，在保证FMT重建图像精度和分辨率的同时将重建时间大幅度减少。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38660918

  1. 使用依赖于数据的内核全局-局部保留投影进行非线性过程监控

  2. 使用依赖于数据的内核全局-局部保留投影进行非线性过程监控

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38548434

  1. 使用依赖于数据的内核全局-局部保留投影进行非线性过程监控

  2. 使用依赖于数据的内核全局-局部保留投影进行非线性过程监控

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38535364
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