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局部保持投影LPP(Locality Preserving Projection)是一种有效的非线性降维方法,能够使投影降维后的数据与原输入空间中的相似局部结构保持一致,但是该方法没有充分利用类间样本点的权重等重要信息。为了解决这个问题,提出基于Fisher准则的多流形判别分析FMMDA(Fisher Multi-Manifold Discriminant Analysis)方法。结合Fisher准则训练样本类内拉普拉斯图和样本均值类间拉普拉斯图,既保持了原样本的相似局部结构,又充分地利用了不同类别之间的权重。在ORL及Yale人脸库上验证了该方法的有效性。与其他几种最先进的方法相比,FMMDA方法取得了更好的识别效果。 相似文献
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针对多数流形学习算法是基于单一流形的假设,当高维数据集中存在多个流形,流形学习算法可视化效果差问题,借鉴流形曲面在二维平面空间展开的思想提出基于局部保持的的子流形可视化方法。利用奇异值分解和k均值聚类方法将流形数据划分为多块子流形,计算第一流形切块中心与其余切块中心的拓扑结构关系,在目标低维空间保持上述中心间拓扑结构下逐一对流形切块投影展开,最后在人脸数据集上进行实验。实验结果表明:该方法较好保持了子流形内的数据间的拓扑结构。 相似文献
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为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。 相似文献
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在无人机集群组网中,节点的高速移动会造成网络拓扑结构更新频繁,使网络管理变得更加复杂。分簇能够增大网络容量,实现空间资源的复用,是优化网络管理的有效手段之一。针对大规模、高速移动的环境进行了研究,提出了一种多参数加权分簇算法。该算法将最大速度相似度分簇算法中的分簇指标引入到加权分簇算法中,并且对链路保持率、节点度差、节点剩余能量进行改进,综合考虑这四种参数,通过加权组合的方式选举具有最大权重的网络节点作为簇头。仿真结果表明,该分簇算法不仅能够减少簇的数量和簇间切换率,提高分簇的稳定性,而且能够延长最小节点生存时间,改善网络的整体续航能力。 相似文献
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正面对强大的互联网浪潮,很多企业都切身地感受到了转型之势,当然也有很多企业因为转型成功而发展迅猛。今天已是互联网时代,企业转型必然离不开互联网,互联网不仅仅是一种工具或平台,它更是一种特定的思维方式,也就是互联网思维。什么是互联网思维?互联网思维是一种客户至上的思维,企业不仅要"讨好"客户,更要建立庞大的客户关系网。 相似文献
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边缘保持的图像平滑在图像预处理以及许多图像编辑应用中都具有重要的意义。图像的边缘保持与细节平滑是一对矛盾。提出一种以极值为约束的边缘保持的图像平滑算法。该方法的基本思想是对处理后图像的极值进行约束,即要求其在给定位置处取得相应的极大(小)值来保持原图像的主边缘,同时平滑消除副边缘和信号小起伏。首先对原图像进行初步平滑,然后从中提取出极值点,再把这些极值点作为处理后图像的约束。在所有满足这些约束的函数中,取与原图像最接近的作为最终平滑结果。利用半二次技术和交替最小化得到了有效的数值求解方法。实验结果表明,提出的方法在一些基于边缘保持平滑的图像处理(如细节增强)中取得了更好的效果。 相似文献
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王全 《计算机与数字工程》2014,(11):2164-2167
对基于单目视觉的车道线检测技术进行研究,针对复杂环境中车道线检测易受图像中其它直线段的影响而出现较多误检测的问题,提出一种改进算法。首先将车道线图像灰度化,采用中值滤波去除图像噪声;再次,采用Canny算子和OTSU方法进行边缘增强和图像二值化;最后,使用改进的Hough变换进行车道线检测。实验结果表明,该方法可以有效地滤除其它直线段的影响,在复杂环境中获得良好的车道线检测效果。 相似文献