局部保持相关论文
为了能够在降维时,保持数据的全局结构和局部流形信息并利用数据的类别信息来保持数据的判别信息,提出一种新的基于局部保持的图嵌入......
多视图的学习在最近十几年引起了众多研究人员的极大兴趣和关注。而传统的模式识别和机器学习的方法多是集中在单视图上进行的。这......
有序学习是机器学习中的一种特殊的有监督学习方法,它可有效利用数据之间的等第关系,备受研究者的广泛关注。基于费希尔判别分析的......
人脸图像分析是一个具有重要理论意义和应用价值的研究方向。如何提取人脸图像特征、实现算法模型并在图像分析过程中获得更加高效......
聚类在机器学习和模式识别领域被广泛地研究,其以无监督的方式将数据按照相似性划分为不同的类别.特征学习是聚类任务中一个关键步......
因为在处理有问题的标记和捕获标记之间的高阶相关性上的有效性,标记嵌入(LE)已经被成功应用在很多领域。LE会先将原始标记嵌入到......
从视频中自动识别出动作的类别是视频理解中非常重要的部分。大多数现有的方法专注于设计更加有辨别力的特征表述,而且在样本充足......
最大间距准则(MMC)的目的是在克服小样本问题的同时,寻求一组最佳鉴别矢量使得投影变化后的特征空间的类间散度最大,而且类内散度......

