高直
- 作品数：9 被引量：26H指数：3
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- 多维数据2D图表示的统一数学描述与唯一性证明被引量：1
- 2008年
- 讨论了多维数据2D图表示的统一数学描述问题。多维数据的2D图表示可分为单点表示和多点表示。这两种表示的数学描述通式,一般是在直角坐标系下的点或者矢量表达式。在建立多维数据集合和二维平面定序图形基元集合间映射关系的基础上,证明了该表示是唯一的。
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- 关键词：多维数据映射唯一性
- 多元数据的子空间坐标图表示模型
- 2010年
- 多元数据可视化是理解多元数据的一种重要手段。常用的多元数据可视化方法如散点图矩阵、平行坐标、雷达图、三角多项式图等具有悠久的历史和广泛的应用,但是长期以来缺乏统一的理论基础。本文提出多元数据的子空间坐标图表示模型,该模型可以将这些传统多元图表示方法统一到同一个表示框架。该模型的提出对于研究新的可视化方法、图形优化以及促进实际应用具有重要意义。
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- 关键词：多元数据可视化子空间坐标系
- 模式特征的几何代数多向量表示方法被引量：1
- 2010年
- 模式表示是模式识别的一个基本问题。传统统计模式识别理论中模式特征一般表示为一个数值向量,并被视作维欧式空间中的一个点。这种表示方法只利用了一阶特征,容易丢失模式特征间的关联信息和高阶结构。本文首先阐述了几何代数的公理化定义和一些基本概念,然后将传统的模式特征向量表示推广为几何代数空间的多向量表示,接着讨论了该表示的两种特例,最后阐述了基于该多向量表示进行特征提取和分类的一般思想和需要进一步研究的问题。
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- 关键词：模式识别几何代数多向量
- 平行坐标原理与研究现状综述被引量：17
- 2008年
- 多元数据的平行坐标是信息可视化的主流技术之一。平行坐标的一个显著优点是其具有良好的数学基础,其射影几何解释和对偶特性使它可以很好地同时表达高维数据在多个低维子空间的投影信息。本文首先阐述了平行坐标的基本原理,并且推导了欧式空间的可微曲线在平行坐标空间的表达形式。接着综述了平行坐标的研究现状,分析了平行坐标应用于可视化数据分析和模式识别领域的潜力并且指出了未来的发展方向。
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- 关键词：信息可视化对偶模式识别
- 多元数据升维变换的几何代数表示原理被引量：3
- 2008年
- 传统多元数据分析和模式识别领域一般采用向量空间模型。本文提出将多元数据从维向量空间映射到其生成的几何代数空间的升维变换方法,给出了多元数据在几何代数空间的多向量表示,并且证明了该多向量表示的完备性。最后展望了将几何代数应用于可视化模式识别的前景。
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- 关键词：向量空间几何代数多向量模式识别
- 图像宏微观特征偏序结构一体化表示与相似性度量研究
- 在模式识别过程中，特征表示是否得当是后续分类效果高低的前提条件，也是整个模式识别系统性能优劣的重要条件。目前，结构模式识别与统计模式识别是模式识别领域的两大分支，如何将统计模式识别和结构模式识别相结合，取长补短，联合进行...
- 高直
- 关键词：模式识别形式概念分析几何代数图论加权距离
- 文献传递
- 基于平行坐标的贝叶斯可视化分类方法被引量：1
- 2008年
- 结合信息可视化与机器学习技术,提出一种基于多元数据平行坐标图表示的贝叶斯可视化分类方法。该方法基于类条件概率密度估计对平行坐标图表示进行优化,最后对变换后的各变量值加权求和,用贝叶斯法则分类。这种方法通过平行坐标来使不可见的数据和算法变得可见,从而易于利用专家领域知识,分类结果容易理解,特别适合应用到疾病诊断等医学领域的模式识别问题。
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- 关键词：模式识别信息可视化多元数据简单贝叶斯
- 基于四元数小波变换及多分形特征的纹理分类被引量：2
- 2012年
- 将四元数小波变换(QWT)和多分形相结合进行纹理分类,充分利用了QWT的旋转不变特性和纹理图像的多分形特性,能弥补传统的应用小波变换进行纹理分类时缺乏将输入图像分解成多个方向的不足。通过对UIUC数据库中的纹理图像分类,表明四元数小波与多分形相结合的方法具有较高的分类精度,平均分类正确率可达96.69%,是一种合理有效的纹理分类方法。
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- 关键词：四元数小波变换纹理分类机器视觉纹理图像
- 基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法被引量：3
- 2010年
- 提出一种基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行预处理,利用四元数小波变换的四路小波提取多个角度方向的小波系数,并求取四元数幅值和三个相位,将这些幅值和相位特征组合并分成若干子块,对每个子块根据最近邻原则进行分类,对各子块分类结果进行投票以实现人脸图像最终识别。对五个人脸数据库的实验表明,该方法具有较高识别率和对表情及光照变化的鲁棒性。
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- 关键词：人脸识别四元数小波变换
