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局部测地距离估计的增量等距特征映射算法
被引量：
3
1
作者
吴文通
李元祥
+1 位作者
韦邦合
郑思龙
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1082-1086,共5页
基于经典等距特征映射(ISOMAP)算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,...
基于经典等距特征映射(ISOMAP)算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
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关键词
流形学习
等距特征映射
增量学习
局部测地距离
降维
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职称材料
题名
局部测地距离估计的增量等距特征映射算法
被引量：
3
1
作者
吴文通
李元祥
韦邦合
郑思龙
机构
上海交通大学航空航天学院
空军
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1082-1086,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(41174164
61174196)
文摘
基于经典等距特征映射(ISOMAP)算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
关键词
流形学习
等距特征映射
增量学习
局部测地距离
降维
Keywords
manifold learning
isometric feature mapping（ISOMAP）
incremental learning
local geodesic distance
dimension reduction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
局部测地距离估计的增量等距特征映射算法
吴文通
李元祥
韦邦合
郑思龙
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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