论文研究一种比例混合模式特征选择分类器的研究 .pdf

一种综合的二阶段无监督特征选择方法，吕靖，童若锋，本文结合单词贡献度(TC)和列选择(CS)，提出了一种综合的二阶段无监督特征选择方法。先利用TC方法快速去除对整体不具影响力的特征，��

一种基于类差分度的互信息特征选择方法，任军，葛卫丽，通过引入类差分度，提出一种改进的互信息特征选择方法，并同时引入相对词频因子解决传统方法倾向于选择低频词的不足，合理地改善

Lasso方法与其他特征选择一样，对高维海量或高维小样本数据集的特征选择容易出现计算开销过大或过学习问题（过拟合）。为解决此问题，提出一种改进的Lasso方法：迭代式Lasso方法。迭代式Lasso方

机器学习在于算法的创建和开发，这些算法允许机器学习自身，并随着时间的流逝逐渐改善其行为。 这种学习越有效，用于描述问题的数据集的特征就越具有代表性。 因此，一个重要的目标是正确选择（并可能减少数量）最

表情特征提取是面部表情识别的一个关键步骤。针对目前特征提取效率低的情况，通过分析Gabor特征提取的性质和积分图像计算效率高的特点，提出一种利用积分图像技术和矩形模板计算面部特征点特征的方法，模板模拟

介绍了颜色矩、Hu矩、Zernike矩、小波矩等特征提取算法，改进了大小特征提取算法。针对单一特征提取算法提取特征信息不全面，不能区别对待识别样本，识别率低等问题提出了一种改进特征提取算法，该算法由上

针对传统SIFT图像特征匹配算法因其特征描述算子维度过高而造成的计算量大、实时性差的问题，提出一种基于内核投影的改进SIFT图像特征匹配算法。传统SIFT特征匹配算法采用平滑加权直方图计算特征点的梯度

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和RSA加密的变强度可见数字水印算法。该算法在小波参数选择中，使水印图像的嵌入强度依主图像特征而变化，计算嵌入因子值时考虑并利用了拉伸系数的值，加快了计算速度;同时

一种基于颜色特征的车牌定位方法，马成前，李艳军，车牌的有效定位是车牌识别过程中非常重要且基础的一个步骤。针对车牌具有的国家规定的颜色特征，利用HSV图像的特性对车牌颜色进行

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种有效的分类方法，其学习本质是通过对偶问题求解原问题，但是它不能直接获得特征重要性。提出一种新的特征选取算法，实验表明，该特征选取