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叶洪伟

作品数:1 被引量:3H指数:1
供职机构:重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇降维
  • 1篇保局投影

机构

  • 1篇重庆大学

作者

  • 1篇杨利平
  • 1篇辜小花
  • 1篇叶洪伟

传媒

  • 1篇光学精密工程

年份

  • 1篇2011
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
用于分类的样本保局鉴别分析方法被引量:3
2011年
针对高维数据分类中鉴别特征降维方法的小样本问题和有效维度丢失问题,结合最新提出的片对齐框架和保局投影提出了样本保局鉴别分析方法。该方法通过分别构造每个样本的类内近邻图和类外近邻图,并将所有样本的类内近邻图和类外近邻图结合起来,形成了所有样本的类内近邻和类外近邻关系。然后,在使所有样本的类内近邻尽可能地聚集在一起的同时使类外近邻尽可能地分开,得到从高维输入空间到低维特征空间的最优映射关系。该方法有效避免了高维数据分类的小样本问题且扩展了鉴别分析的低维特征空间的有效维度。在ORL、FERET和PIE等人脸库上的高维数据分类实验证实,样本保局鉴别分析方法显著优于经典的鉴别特征降维方法。与基于片对齐框架提出的鉴别局部对齐方法相比,样本保局鉴别分析方法在FERET库上的分类识别精度提高了4.5%以上。
杨利平辜小花叶洪伟
关键词:保局投影降维
共1页<1>
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