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本文介绍了一种将低分辨放大为高分辨图像的方法
从高维合成Kong径雷达图像中提取特征是SAR自动目标识别的关键步骤之一。 在本文中,我们提出了一种基于流形学习理论的SAR图像特征提取新方法,即邻域几何中心缩放嵌入。 在我们的框架中,引入邻域几何中
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较为详细地回顾了流形学习中非线性维数约简方法，分析了它们各自的优势和不足。与传统的线性维数约简方法相比较，可以发现非线性高维数据的本质维数，有利于进行维数约简和数据分析。最后展望了流形学习中非线性维数
摘 要:超分辨率技术是由低分辨率图像复原出高分辨率图像的技术。针对人脸图像进行基于学习的超分辨率技术研究,将流形学习算法融入到超分辨率算法中,并且将其用于人脸图像的超分辨率复原。对流形学习应用于基于
针对人脸识别中特征的提取，提出一种基于局部邻域多流形度量的人脸识别方法。针对人脸识别的小样本问题，用特征脸对人脸图像进行预处理。对预处理后的人脸数据集中每个流形内的数据点采用欧氏距离来选择各数据点的近
针对大数据量的影像匹配问题，提出了一种基于正则化流形学习的影像匹配方法。该方法利用曼哈顿距离方法计算特征点SIFT描述符的相似性，并在此基础上增加同一幅影像中特征点之间的空间结构关系作为正则化项，采用
如何准确提取出人脸的表情特征并设计出性能优越的分类器是表情识别研究中最关键的两个问题，尤其对于以含蓄著称的东亚人表情，识别起来更加困难。针对这一难点，首先基于图像投影的方式，提出二维线性判别保局分析（
基于阶比重采样的流形学习旋转机械故障诊断方法，王建峰，汤宝平，针对变转速下旋转机械故障识别精度低的问题，本文提出了基于阶比重采样的流形学习故障诊断方法：首先利用阶比重采样技术将非平稳
太赫兹时域光谱技术是一门新兴光谱检测技术，广泛应用于安检及反恐、生物医学和食品质量检测等方面。太赫兹谱的分类识别技术是太赫兹光谱检测技术的一个重要环节。由于受到噪声的影响，太赫兹谱可能在高维空间中成复
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