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特征选择是多模态高维数据机器学习的一个热点问题,而过拟合和过稀疏是特征选择需要克服的关键问题。对此提出以l_(1,2)范数作为惩罚项兼顾稀疏作用和光滑作用,以组内稀疏来防止过拟合,以组间光滑来防止过稀疏,通过优化数据间的相关性来实现特征选择。然而对一般数据而言,群组信息又很难获得,所以对于群组信息缺失的数据,应用随机分组获得群组信息,最终实现兼顾组间光滑和组内稀疏优点的特征选择。模拟实验结果表明,该方法能较完整地选择出两模态数据间的关联特征,并且去除不相关特征。 相似文献
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通过对南方某省会城市中心区(A区)近几年10 kV配电运行故障进行统计和分析,并结合实际运行经验,找出了存在的薄弱点,提出了防范措施,对提高A城区配电网管理水平具有一定的借鉴意义。 相似文献
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针对人脸识别系统中出现的通过照片或视频“欺诈”解锁问题,提出一种活体检测方法,通过随机指令判断被检测对象是否为真人。利用HOG特征和随机森林算法对摄像头采集的图像进行人脸检测,预测脸部68个特征点位置,把68个特征点位置和脸部位置的相对位置归一化后作为姿态的特征,提取的姿态特征与SVM分类器相结合,训练出分类效果较好的头部姿态估计分类器。通过多次实验,对特征提取方法进行优化,进一步提高检测准确率。最后,使用随机互动式命令序列对被检测人发出指令,实现活体检测。该方法对头部姿态估计具有较高的鲁棒性,并且可以有效地防范照片和视频认证攻击。 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(9)
为了解决在矩阵填充过程中的高维度和高计算成本的问题,提出一种基于快速随机投影的矩阵填充方法(FRPMC)。利用对矩阵的随机投影的方式对需要填充的矩阵进行降维,然后构造SVD的近似模型来重构矩阵来实现矩阵填充的功能。通过仿真实验证明了该算法的可行性。与其他一些传统算法进行对比,FRPMC在图像恢复的实验中图片恢复的峰值信噪比和运行时间均比奇异值阈值法、加速近邻梯度法和增广拉格朗日乘子法要好。 相似文献