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题名监督最大差伸展算法及其在步态识别中的应用
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作者
王旭启
张善文
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机构
西京学院工程技术系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第11期4390-4393,共4页
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基金
陕西省科技厅自然科学基金资助项目(2011JM8011)
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文摘
在步态识别过程中影响步态识别性能的因素很多。为了提高步态识别率,在最大差异伸展(MVU)算法的基础上,提出了一种监督MVU算法并应用于步态图像识别中。该方法能够通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形数据更分散、同一流形数据更紧密。由真实的步态图像数据库上的实验结果证实了所提出算法的有效性和可行性。
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关键词
步态识别
维数约简
最大差异伸展算法
监督最大差异伸展算法
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Keywords
gait recognition
dimensionality reduction
maximum variance unfolding(MVU)method
supervised maximum variance unfolding(SMVU)method
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于叶片图像和监督正交最大差异伸展的植物识别方法
被引量:5
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作者
张善文
张传雷
王旭启
周争光
张雅丽
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机构
西京学院工程技术系
Ryerson大学电子与计算机工程系
西北农林科技大学
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期184-188,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61272333)
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文摘
无论对于农业信息化还是对于生态保护,研究植物识别都是非常必要的。基于植物叶片的植物识别方法一直是植物学中的一个重要研究方向。植物叶片的颜色、形状、纹理等特征都可以用来作为识别依据(杜吉祥,2005;纪寿文等,2002;王晓峰等,
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关键词
流形学习
植物叶片识别
最大差异伸展
监督正交最大差异伸展
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Keywords
manifold learning
plant leaf recognition
maximum variance unfolding(MVU)
supervisedorthogonal MVU
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名半监督有局部差异的图嵌入算法
被引量:1
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作者
梁兴柱
林玉娥
林玉荣
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
哈尔滨工业大学航天学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2014年第7期144-146,153,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60975009)
安徽省自然科学基金资助项目(1208085QF123)
+1 种基金
安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2012Z084)
安徽理工大学青年教师科学研究基金资助项目(2012QNZ10)
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文摘
针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调整两部分样本所起作用的大小。最后在ORL和UMIST人脸库上进行了实验,实验结果明显优于已有2种经典算法的识别结果,最优时识别率提高了2.25%和2.23%。
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关键词
半监督算法
差异
过学习问题
小样本问题
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Keywords
semi-supervised algorithm
diversity
over-learning problem
small sample problem
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于稀疏自编码的无监督图像哈希算法
被引量:4
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作者
代亚兰
何朗
黄樟灿
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机构
武汉理工大学理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期222-225,236,共5页
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基金
国家自然科学基金(61672391)
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文摘
哈希方法因快速及低内存的特点广泛应用于大规模图像检索中,但在哈希函数构造过程中对数据稀疏性缺乏研究。为此,提出一种无监督稀疏自编码的图像哈希算法。在哈希函数的学习过程中加入稀疏构造过程和自动编码器,利用稀疏自编码的KL差异对哈希码进行稀疏约束,以增强局部保持映射过程中的判别性。在CIFAR-10数据集和YouTube Faces数据集上进行实验,结果表明,该算法平均准确率优于DH算法。
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关键词
哈希算法
图像检索
稀疏自编码
无监督
KL差异
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Keywords
hash algorithm
image retrieval
sparse-autoencoder
unsupervised
Kullback-Leibler(KL) divergence
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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