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欧阳定恒

作品数:3 被引量:9H指数:1
供职机构:北京科技大学计算机与通信工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇会议论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇流形
  • 3篇流形学习
  • 3篇局部切空间
  • 3篇局部切空间排...
  • 3篇局部切空间排...
  • 3篇降维
  • 2篇线性降维
  • 2篇非线性降维
  • 1篇图像
  • 1篇图像识别
  • 1篇人耳
  • 1篇模式识别

机构

  • 3篇北京科技大学

作者

  • 3篇穆志纯
  • 3篇欧阳定恒
  • 3篇董冀媛

传媒

  • 1篇北京科技大学...
  • 1篇第29届中国...
  • 1篇第二十九届中...

年份

  • 3篇2010
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于改进的局部切空间排列算法的多姿态人耳识别被引量:9
2010年
针对局部切空间排列算法用于图像识别存在的问题,对邻域选取策略加以改进,提出了一种基于自适应邻域选取策略的局部切空间排列算法,并用于人耳图像特征的提取.实验结果表明:当姿态发生较大变化时,这种新的人耳识别方法能够取得明显优于传统线性方法的识别结果,是一种有效的多姿态识别方法.
董冀媛穆志纯欧阳定恒
关键词:模式识别人耳降维流形学习
基于最大线性片划分的局部切空间排列算法及在多姿态人耳识别中的应用
局部切空间排列算法(LTSA)是一种学习高维观测数据集所在低维流形的有效的非线性降维工具,然而存在的一些问题影响了它的进一步应用。本文分析了LTSA用于图像识别时需要解决的问题,有针对性地提出了一种基于最大线性片划分的局...
董冀媛穆志纯欧阳定恒
关键词:非线性降维流形学习局部切空间排列
文献传递
基于最大线性片划分的局部切空间排列算法及在多姿态人耳识别中的应用
局部切空间排列算法(LTSA)是一种学习高维观测数据集所在低维流形的有效的非线性降维工具,然而存在的一些问题影响了它的进一步应用。本文分析了LTSA用于图像识别时需要解决的问题,有针对性地提出了一种基于最大线性片划分的局...
董冀媛穆志纯欧阳定恒
关键词:非线性降维流形学习局部切空间排列图像识别
文献传递
共1页<1>
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