基于动态样本策略的深度人脸识别,赵钰,董远,近年来,深度卷积神经网络在目标分类、物体检测等任务中均获得了很突出的结果。基于深度卷积神经网络的人脸识别也在公开数据集中��
随着计算机和传感技术的发展,大量生产过程数据被记录。提取数据中的知识信息是提高产品质量的重要手段,通过聚类分析可以了解生产状态,进行生产故障诊断或有针对性的质量检测,谱聚类是较为先进的聚类方法,而传统
多维主分量分析在人脸识别中的研究,何良华,,主分量分析作为经典的降维及特征提取算法而一直备受研究人员重视。近年来,二维主分量分析越来越受到研究者的重视,主要有二维主
基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别.pdf
为了提升自然场景图像的识别精度,结合bag-of-visual word模型,提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示,识别部分
基于二维线性判别分析的人脸识别算法研究,王丽莉,周亚同,在现有成熟的人脸识别算法中,主成份分析法(PCA)侧重于压缩,不利于分类,线性判别分析(LDA)算法虽适合于分类,但存在小样本的
为了深入地探索聚类结果簇的形态特征,提出了一种基于维度映射的类圆簇识别算法。该算法将结果簇按维度进行映射,通过比较、分析簇在各个映射维度上的频数曲线及形态特征,自动将类圆簇从众多结构复杂的聚类结果簇中
基于核Fisher判别度量学习的行人重识别,李昭青,陈振学,行人重识别的主要研究方法为特征表示学习和度量学习,由于度量学习比特征表示学习更容易在行人重识别问题上取得显著效果,因此本
文本倾向性识别可以广泛应用于用户产品评论、舆情分析等。针对文本倾向性识别往往需要借助外部资源的问题,提出一种基于情感描述项及改进的互信息计算相结合的方法,通过句法分析提取出若干可以获得文本情感描述项的
针对基于图的半监督学习方法在多媒体研究应用中忽略视频相关性的问题, 提出了一种基于相关核映射线性近邻传播的视频标注算法。该算法首先通过核函数按照半监督学习调整后的距离计算出迭代标记传播系数; 其次利用