判别信息相关论文
随着科学技术的发展,人们越来越容易得到同一个事物多个不同视图的数据,而传统的机器学习方法大多是在一个视图上进行的。为了利用......
随着大数据时代的来临,数据量及数据维度的不断增大,人们迫切需要一些高效的降维方法来从海量高维数据中提取有效的特征信息,达到......
随着人工智能的快速发展和智能终端的广泛使用,图像数据迅猛增长,相比于其他信息形式,图像数据携带的信息更加生动形象,因此,图像......
随着互联网和大数据的快速发展,产生了大量的网络数据。入侵检测是确保网络安全和保护网络资源的重要技术,它能够检测出网络系统中......
行人重识别是许多行人安全和社区监控等应用中的一个重要视觉任务,旨在从多个非重叠摄像头中查询或匹配同一身份的行人。但是,由于......
基于视觉影像的语义理解是视觉影像处理和分析领域的重要研究课题。如何从大量的图像、视频数据中挖掘有用、有效信息,更好地为军......
流形学习技术比较直观地挖掘出了隐藏在高维数据空间的内在几何结构,已成为高维数据分析、模式识别、机器学习、文档分析等领域的......
我们现在处于大数据时代，微信、微博等新媒体迅猛发展，我们不仅是数据的接收者，更是数据的发布者。图片、视频、音频、文字等信息遍布......
极端学习机作为传统单隐层前馈神经网络(Single-Hidden Layer Feedforward Networks,SLFNs)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点......
非负矩阵分解是一种新的基于部分学习的矩阵分解方法,反映了人类思维中局部构成整体的概念。算法只将非负矩阵近似地分解成两个非......
针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算......
基于判别信息和Shannon熵的理论，使朋图像法研究了门限值与次序统计量的熵的关系，给出了广义帕累托模型下门限值的选取方法。并针对......
基于流形正则化思想,提出了半监督凸非负矩阵分解算法.该算法通过类间图和类内图刻画数据的内在几何结构,使得所提算法不但具有数......
完整核判别分析（CKFD）是线性判别分析（LDA）在核空间中的非线性推广.文章在CKFD算法的基础上,引进权重,对规则判别信息和不规则判别信息......
针对基于支持向量机（SVM）的相关反馈图像检索方法计算复杂度高、缺乏判别能力以及图像特征提取不充分的问题,提出一种基于判别极端学......
LDA是最经典的子空间学习和有监督判别特征提取方法之一.受到流形学习的启发,近年来众多基于LDA的改进方法被提出.尽管出发点不同,......
矩阵分解算法是模式识别中一种常用的图像表示方法.针对传统的矩阵分解算法不能提取数据本质结构的问题,提出一种局部敏感的稀疏概......
针对高分辨率遥感影像中复杂场景道路提取不理想问题,利用极限学习机ELM的快速学习能力,提出了一种基于ELM的城市道路提取方法。首......
支持向量机(SVM)是当前公认的解决分类问题和回归问题的有效工具,已被广泛应用于很多领域之中.非平行超平面支持向量机作为支持向......
近年来,随着计算机、多媒体信息等技术的发展,机器学习领域也得到迅速的发展。极限学习机(ELM)作为机器学习的研究热点之一,以其简......
正则化技术诞生于20世纪60年代,最初是由数学领域提出用于解决不适定问题。随着80年代机器学习的兴起,正则化技术被广泛应用于模式......
子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部......
期刊
随着数据采集和存储技术的飞速发展，高维数据，如航天遥感数据、生物数据、网络数据以及金融市场交易数据等大量涌现，如何将高维数据表......
极限学习机（ELM）以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用，然而在高光谱遥感图像分类中，极限学习机算法不能较好地......
数据降维在模式识别中的人脸识别领域有着广泛的应用。由于表示人脸图像的数据通常具有很高的维数，而高维数不仅会导致“维数灾难”......
多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本.考虑到其每个观测样本包含判别信息......
目的传统潜在语义分析(LSA)方法无法获得场景目标空间分布信息和潜在主题的判别信息。方法针对这一问题提出了一种基于多尺度空间......
