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在多标记学习框架中,特征选择是解决维数灾难,提高多标记分类器的有效手段。提出了一种融合特征排序的多标记特征选择算法。该算法首先在各标记下进行自适应的粒化样本,以此来构造特征与类别标记之间的邻域互信息。
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基于TLD算法的改进,熊俊逸,张宝昌,为了克服TLD(Tacking-Learning-Detection)算法在目标局部剧烈形变、目标信息不充分导致的跟踪失效问题,本文在基于TLD算法的基础上,加入
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