子空间学习相关论文
聚类算法是机器学习中的一个重要研究方向。当前正处于信息爆炸的时代,样本数据可以通过互联网、社交媒体、公开募集等多种方法便......
在信息时代,数据呈爆炸式增长,其中大多数为无标签数据,因而对数据进行无监督学习的聚类分析技术越来越重要。目前机器学习算法主......
现阶段,数据资源易于获取,以集合为研究对象的分类问题已成为模式识别与计算机视觉中的一个研究热点。相比于传统的基于单幅图像的......
在常见的半监督分类算法中,基于图的半监督分类算法在近年来取得了不俗的分类效果。传统的基于图的半监督算法有两个主要缺点。首......
多视图子空间聚类在处理高维多视图数据的聚类问题时,它假设每一个视图的数据都是完整的。然而,现实生活中有些数据在某些视图上会......
计算机视觉的主要目标之一是使计算机能够跟人类视觉系统一样,具有运动感知、物体识别和场景理解等基本功能。视觉目标跟踪就是为......
多视图聚类是机器学习的重要技术,旨在分析多个视图的数据特征对观测数据进行分组。由于基于张量的聚类分析有利于提取视图间的高......
高光谱图像是由成像光谱仪在数十至上百个窄光谱波段范围内对地物成像而得,不仅能够捕获地物的二维空间信息,还能获得地物连续的光......
癌症具有侵略性强、死亡率高等特点,近年来针对癌症的预测研究已成为生物信息学领域的热点研究方向。一种癌症通常由多种子型组成,......
语音情感识别作为目前模式识别、信号处理等领域的研究方向,其在人机交互中的应用逐渐成为人们关注的热点。所谓语音情感识别,即使......
有杆泵抽油是国内外最广泛采用的一种人工举升方式。在实际的生产过程中,抽油系统发生的各类故障会影响正常开采,导致产量减少甚至......
人脸识别已广泛应用于金融、公安、交通等领域,但在实际中,当人脸图像受到表情、光照、遮挡、低分辨率等因素的影响时,其特征提取......
多视图数据通常可以由多个不同的特征集来进行描述,相比于单视图数据其包含了更多的判别信息,从而使得多视图特征学习技术在近年来......
前景检测是计算机视觉领域备受关注的一个研究方向,在人机交互、智能安全监控和智能交通系统等领域得到了广泛的应用。由于视频场......
在大数据时代,人们所获得的数据正在以指数的规模快速增长。从不同视角下收集到的大量不确定性数据和模糊数据体现出了多模态、高......
随着信息技术的飞速发展,各行各业产生的数据呈现爆炸式增长,且这些数据具有多源、异构等特点。如何对来自不同领域的数据进行知识......
随着多媒体数据的不断增长,对信息描述的复杂程度也在增加。同一语义的信息,经常通过多个角度、多种数据类型来进行描述。从不同模......
子空间学习是图像特征提取的基本方法之一。子空间学习方法力图保持原始数据的某种结构信息或鉴别信息的同时将高维数据投影到低维......
随着智能手机、监控系统等设备的普及,现实生活中生成的数据越来越多,如何从这些高维数据中提取所需知识变的越来越重要。子空间学......
图像去噪是图像信号处理中一个基础且重要的研究领域。每次信号处理方法的突破,都给图像去噪技术的发展提供了一次新契机,使去噪图......
针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确,以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题,提出......
人工仿生系统是模拟生物感官系统进行智能运作的电子设备，而人工嗅觉系统（电子鼻）与人工味觉系统（电子舌）是其中重要的两类智能设备。电......
信息技术的快速发展产生了大量无标签高维数据.为了能够更好地处理这些数据,提出了一种基于子空间学习和伪标签回归的无监督特征选......
子空间学习是机器学习领域的重要研究方向.为了降低子空间学习的复杂度,Cai等人提出了谱回归降维框架,并针对结合标签构造对应图的......
目的基于哈希的跨模态检索方法因其检索速度快、消耗存储空间小等优势受到了广泛关注。但是由于这类算法大都将不同模态数据直接映......
样本之间相似性的度量是模式识别领域所研究的核心问题之一,特征变换和测度学习在模式识别中具有十分重要的意义,对很多分类和聚类......
随着多媒体和互联网技术的迅速发展,图像信息呈现出爆炸式的增长,如何在海量数据中快速寻找到所需要的数据已成为亟待解决的问题。......
多标签分类是指当单个样本数据可以同时属于多个类别时,为测试数据找到对应正确的多个类别标签的过程。作为机器学习领域中前沿的......
随着信息技术和社交网络的迅猛发展，数字图像、文本、音频、视频等跨媒体数据正在改变着人们的生活和工作方式。如何使计算机理解跨......
电子鼻是一种模拟生物嗅觉的仿生技术,其通过气体传感器阵列对待测气体进行感知以获取信号,然后用智能信息处理算法对信号进行分析......
人的运动分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有重要的理论价值和应用价值。人运动分析的最终目标是自动分析和理解人的个人......
自大数据时代到来之后，其对各行各业产生了深远的影响。同时，大数据下数据的表现形式也越来越多样，比如描述一个网页，可以由网页上的图......
随着科学技术的飞速发展、数字移动设备的普及以及社会媒体(social media)的兴起，多媒体内容呈现爆炸式增长。多媒体作为新一代信息......
在人脸图像识别过程中，传统的基于子空间的人脸识别方法通过寻求一个低维子空间来实现分类。这种做法的前提是假定类与类之间的错分......
随着互联网技术的快速发展和数字移动设备的迅速普及，每天都有大量的多媒体数据在互联网上出现并传播，网络多媒体数据呈现爆炸式增长......
视觉跟踪是目前智能化研究的一个重要课题。视觉跟踪可以应用到许多领域中，如自动驾驶、智能监控、人机交互等诸多应用中。视觉跟踪......
随着互联网技术的发展,子空间学习已经成为机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的研究热点。高维数据难以使模型得到理想的学习效......
人脸在人类社会的交流中作为信息传递的最直接窗口起着至关重要的作用,而在现代信息化技术发展的时代,如何使用计算机自动处理二维......
随着数字照相机的普及和网络多媒体的快速发展,互联网上的图像等多媒体内容的数量正在以指数级的速度迅猛增长。因此,实现对规模日......
人脸在人类的交流中起着重要的信息表达功能,人脸呈现的表情传递着人类复杂的情绪和感受。但由于人脸的生理学结构非常复杂,计算机......
随着计算机网络的迅猛发展,网络安全问题成为人们关注的焦点。如何应对大规模的高速数据流检测,如何实现在线学习,如何减少或消除......
随着社会经济的不断发展，公司的业务也是越做越大，其内部的各种信息资料越来越多，当由于业务需求而派员工去外地出差时，处于安全性和便......
图像识别应用十分广泛,近年来成为一个研究热点。图像特征提取是图像识别的一个重要步骤,在统计模式识别中,特征提取的思路是将样......
人脸在人类日常交流中起着最直接的信息传达功能,利用计算机合成真实感人脸表情不断吸引着众多的研究者。而二维人脸容易受光照、......
数据挖掘是指从大量复杂数据中寻找和提取有用规律，形成有用模式，得到价值的过程。随着现代科技水平的发展，尤其是近年大数据概念的提......
传统子空间学习方法在对齐领域总体分布时往往忽略样本类别信息,若原始样本判别力不足,将难以保证投影后子空间中样本的判别性。针......
