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黄维

作品数：4 被引量：3H指数：1
供职机构：南京工程学院更多>>
发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金南京工程学院科研基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇多尺度
  • 2篇多分类器
  • 2篇人脸
  • 2篇人脸特征
  • 2篇人脸特征提取
  • 2篇人脸图像
  • 2篇生物视觉
  • 2篇特征提取
  • 2篇图像
  • 2篇分类器
  • 2篇感兴趣
  • 2篇感兴趣区
  • 2篇感兴趣区域
  • 2篇高斯
  • 2篇高斯过程
  • 1篇电子信息
  • 1篇电子信息技术
  • 1篇一对一
  • 1篇有向无环图

机构

  • 4篇南京工程学院
  • 1篇南京邮电大学

作者

  • 4篇曹雪虹
  • 4篇童莹
  • 4篇黄维
  • 2篇严郁

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2019
  • 3篇2016
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于高斯过程的多分类器被引量：3
2016年
为改善一对多高斯过程分类器(one against all Gaussian process classifier,OAA-GPC)存在的不足,提出基于一对一方法的高斯过程多分类器(one against one Gaussian process classifier,OAO-GPC),以及在其基础上改进的基于有向无环图方法的高斯过程多分类器(directed acyclic graph Gaussian process classifier,DAG-GPC),这两种分类器在训练二分类器时仅需将其对应的两类训练样本作为输入,在不降低识别率的基础上减少算法的运行时间。在Oil、Segment、USPS这3个数据集上的实验结果表明,OAO-GPC和DAG-GPC的运行时间远低于OAA-GPC,且识别率与OAA-GPC近似相等,可迅速有效地解决样本的多分类问题。
黄维童莹曹雪虹
关键词：高斯过程一对一有向无环图
非约束环境下的有效人脸特征提取方法
本发明提供一种非约束环境下的有效人脸特征提取方法，首先，构造多尺度主方向旋转梯度模板，包括3*3和5*5两个尺度的主方向旋转梯度模板；然后，对人脸图像中生物视觉ROI区域即感兴趣区域进行关键点标记，得到3*3尺度、5*5...
童莹严郁黄维曹雪虹
非约束环境下的有效人脸特征提取方法
本发明提供一种非约束环境下的有效人脸特征提取方法，首先，构造多尺度主方向旋转梯度模板，包括3*3和5*5两个尺度的主方向旋转梯度模板；然后，对人脸图像中生物视觉ROI区域即感兴趣区域进行关键点标记，得到3*3尺度、5*5...
童莹严郁黄维曹雪虹
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一种高斯过程多分类器的构造方法及装置
本发明实施例公开了一种高斯过程多分类器的构造方法及装置，涉及电子信息技术领域，能够减少分类过程的耗时并避免训练均衡性较差问题。本发明的方法包括：将训练样本两两组合，并对每种组合通过高斯过程二分类算法进行训练，并得到高斯二...
童莹黄维曹雪虹
文献传递
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