因为它的 insensitivity， 3D 脸识别吸引越来越多的注意到照明和姿势的变化。有在这个话题要解决的许多关键问题，例如 3D 脸表示和有效多特征熔化。在这份报纸，一个新奇 3D 脸识别算法被建议，它的性能在 BJUT-3D 脸数据库上被表明...因为它的 insensitivity， 3D 脸识别吸引越来越多的注意到照明和姿势的变化。有在这个话题要解决的许多关键问题，例如 3D 脸表示和有效多特征熔化。在这份报纸，一个新奇 3D 脸识别算法被建议，它的性能在 BJUT-3D 脸数据库上被表明。这个算法选择脸表面性质和相对关系矩阵的原则部件为脸表示特征。为每个特征的类似公制被定义。特征熔化策略被建议。它基于菲希尔是线性加权的策略线性判别式分析。最后，介绍算法在 BJUT-3D 脸数据库上被测试。算法和熔化策略的表演是令人满意的，这被结束。展开更多
针对基于图的无监督特征选择算法存在挖掘数据内在信息不充分,且易受噪声干扰难以获取更具有判别性特征的问题,提出一种基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择方法(uncorrelated regression and latent representation for ...针对基于图的无监督特征选择算法存在挖掘数据内在信息不充分,且易受噪声干扰难以获取更具有判别性特征的问题,提出一种基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择方法(uncorrelated regression and latent representation for unsupervised feature selection,URLUFS)。该方法将非负矩阵分解作用于广义不相关回归模型的投影矩阵,使投影矩阵实现非线性的维数约简并获得特征选择矩阵。在特征选择矩阵的基础上,引入自适应图学习来进一步挖掘数据的局部流形结构,并对特征选择矩阵施加范数约束以保持稀疏性。利用潜在表示对数据样本间的相互关系进行学习,引导回归模型中的伪标签矩阵,从而选择出更具有判别性的特征。在8个公开的数据集上进行了数值对比实验,实验结果表明:基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择算法明显优于其他8种无监督特征选择算法。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundation of China （60533030） and Beijing Natural Science Foundation （4061001）
文摘因为它的 insensitivity， 3D 脸识别吸引越来越多的注意到照明和姿势的变化。有在这个话题要解决的许多关键问题，例如 3D 脸表示和有效多特征熔化。在这份报纸，一个新奇 3D 脸识别算法被建议，它的性能在 BJUT-3D 脸数据库上被表明。这个算法选择脸表面性质和相对关系矩阵的原则部件为脸表示特征。为每个特征的类似公制被定义。特征熔化策略被建议。它基于菲希尔是线性加权的策略线性判别式分析。最后，介绍算法在 BJUT-3D 脸数据库上被测试。算法和熔化策略的表演是令人满意的，这被结束。
文摘针对基于图的无监督特征选择算法存在挖掘数据内在信息不充分,且易受噪声干扰难以获取更具有判别性特征的问题,提出一种基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择方法(uncorrelated regression and latent representation for unsupervised feature selection,URLUFS)。该方法将非负矩阵分解作用于广义不相关回归模型的投影矩阵,使投影矩阵实现非线性的维数约简并获得特征选择矩阵。在特征选择矩阵的基础上,引入自适应图学习来进一步挖掘数据的局部流形结构,并对特征选择矩阵施加范数约束以保持稀疏性。利用潜在表示对数据样本间的相互关系进行学习,引导回归模型中的伪标签矩阵,从而选择出更具有判别性的特征。在8个公开的数据集上进行了数值对比实验,实验结果表明:基于广义不相关回归和潜在表示学习的无监督特征选择算法明显优于其他8种无监督特征选择算法。
