核技巧相关论文
支持向量机的核函数的应用性越来越强.性能优秀的核函数可以带来非常好的效果,为了充分利用核函数的优点,构造出一种创新的多核集......
在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民......
二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征......
提出一种基于再生核随机投影的集成分类方法,该方法将原始数据投影到特征空间上,利用表示定理和核技巧转化为使用随机投影对Gram矩......
人脸识别技术是计算机视觉的一个重要研究领域,广泛应用于证件核对、刑侦破案、人机交互控制、视频监控等方面。在过去的几十年里,......
说话人识别技术由于其独特的便利性、精确性和经济性,被认为是最自然的生物认证技术,在安全监控、司法鉴定、电子侦听、金融服务等......
在船舶制造与研究领域,船舶故障诊断技术对舰船海上安全运行具有至关重要的意义。船舶故障诊断的研究不仅具有理论价值而且能够产......
随着科学技术和生物识别技术的发展,人脸识别技术广泛应用于生活和工作的各个方面。然而,在实际的人脸识别过程中,经常会受到外界......
模糊C-均值(FCM)聚类模型是数据模式识别的一类重要工具。在FCM的基础上,结合了数据的类间离散度信息和空间约束信息,提出了FCM型......
基于稀疏表示理论提出一种稀疏正则化最小类散度半监督分类机(SRMCV),且对于模式分类问题, SRMCV通过引入稀疏Laplacian正则化项和类内......
在保留数据本质特征的前提下,降低数据维度是一种重要的分类预处理手段。深入分析了核Fisher判别(KFD)方法与核化全局局部保持Fisher......
为了提取高维人脸图像中的非线性特征,提出一种新的非线性降维方法:核邻域保持判别嵌入算法(KNP-DE).为了表示特征空间中类间邻域......
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了核判别保局投影算法,即KDLPP。该算法通过核技巧将人脸样本映射到高维空间,在高维空间中有效......
为了实现数字图像中盲隐藏信息检测,通过提取对隐藏信息较敏感的图像质量评价量(IQMs)作为图像的特征向量捕获原始图像和隐藏图像......
针对光谱分类,提出了一种基于核技巧的覆盖算法——核覆盖算法。该算法将核技巧与覆盖算法相结合,并在特征空间中抽取支持向量。实......
核Fisher鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.针对在解决两类模式分类问题中KFDA只能获得一个鉴别矢量的弱点,提......
局部判别型典型相关分析CCA(LDCCA)是一种线性判别方法,只适用于处理线性可分的问题。为了更好地处理现实世界中存在的非线性现象,......
提出一种更简洁的用于主要成分分析(PCA)及其非线性分析的公式.给出一个含有规则化项的原始权空间的约束最大优化问题,应用核技巧......
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维......
双支持向量机是一种新的非平行二分类算法,其处理速度比传统支持向量机快很多,但是双支持向量机在训练之前要进行大量的复杂逆矩阵......
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说话人识别技术由于其独特的便利性、精确性和经济性,被认为是最自然的生物认证技术,在安全监控、司法鉴定、电子侦听、金融服务等......
科学的进步,尤其是信息产业的发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。在信息时代的科学研究中,不可避免地会遇到大量的高维数据,特别是......
本文基于再生核希尔伯特空间中的再生核,将核技巧与高斯-赛责尔迭代算法相结合,提出了具有核化函数的部分线性模型(PLMKF)及其算法......
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
本文研究了基于核技巧的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的问题.利用基于核的稀疏鲁棒非负矩阵分解方法,获得了算法良好的稀疏性......
稀疏多元逻辑回归(SMLR)作为一种广义的线性模型被广泛地应用于各种多分类任务场景中。SMLR通过将拉普拉斯先验引入多元逻辑回归(M......
迁移学习利用源域中丰富的数据来为目标域构建精确的模型提供辅助和支持。特征迁移学习是迁移学习中被广泛研究的一类技术,但是现......
对互联网产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值,但由于短文本存在特征稀疏和特征难以提取的问题,导致传统的文本聚类算......
基于实时测量数据对工业过程实施监测是保障过程安全平稳运行的有效手段。现代工业过程中测量变量众多,但由于潜在的质量、能量平......
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是当今机器学习中解决分类问题的重要方法之一。基于统计学习理论、最优化算法和核方法......
为进一步提高表示分类器中基原子对测试样本的表达能力,提出一种加权融合核稀疏和协同表示的高光谱影像分类算法(WKSCRC)。充分利......
提出了一种新的有监督核局部线性嵌入算法(SKLLE),并将算法应用于面部表情识别中。该算法通过非线性核映射将人脸图像样本投影到高......
多类别分类问题一直以来就是机器学习领域中的重点研究对象,随着互联网络以及数据挖掘技术的不断发展,如何准确快速地处理类别数较......