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提出了一种融合局部与全局结构的保持嵌入(LGPE)算法.该方法首先假定目标空间的整体映射函数,然后结合数据的全局几何结构分布信息进行数据重构,最后通过最小化准则函数来得到嵌入高维空间的低维子流形.LGPE方法在保持数据局部结构的同时保留了全局结构信息,在信噪比为10 dB的稀疏Swiss-roll(N=400)和COIL-20多姿态数据集上都取得了较好的维数约简效果.与其他局部流形学习方法相比,该方法在AT&T人脸图像库中,当嵌入特征矢量维数d<40时,其识别率提高了约15%.在人工与真实数据库的实验结果表明,本文方法对噪声和稀疏数据具有较好的鲁棒性. 相似文献
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科学素养是公民素质的重要组成部分,而儿童科普读物是对儿童进行科学教育、提升儿童科学素
养的重要辅助材料。然而儿童科普读物并没有受到家长、教师的足够重视,即使意识到读物的重要性,也
不能科学地选择适合孩子的读物。因此为了探讨读物对儿童科学素养的重要性并指导家长、教师科学购买
适合儿童的读物,将市场中的儿童科普读物进行分类,与小学科学课程标准相对比分析其科学性,并对线
上读物商品评论量进行大数据分析探讨读物教育价值,以此探讨科普读物的科学教育价值,就尤为重要。 相似文献
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基于有监督的核局部线性嵌入的面部表情识别 总被引:1,自引:0,他引:1
流形学习方法可以有效的发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简,近年来越来越受到生物特征识别和认知科学领域的研究者的重视。但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,而且流形学习方法大多没有明晰的投影矩阵,很难直接对新样本进行维数约简。针对这两个问题,本文提出一种新的有监督的核局部线性嵌入算法(supervised kernel local linear embedding,SKLLE),并将算法应用于面部表情识别。该算法通过非线性核映射将人脸图像样本投影到高维核空间,然后将人脸图像局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效的结合进行维数约简,提取低维鉴别流形特征用于表情分类。SKLLE算法不仅能发现嵌入于高维人脸图像空间的低维表情子流形,而且增强了局部类间的联系,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高面部表情识别的性能。 相似文献
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目的 为提取有效的鉴别特征和降低鉴别向量的维数来识别人脸表情图像.方法 将流行学习(Manifold leaming,ML)和半监督学习(Semi-Supervised leaming,SSL)结合起来,利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和部分标签信息来调整点与点之间的距离形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸表情识别.结果 该方法 能充分利用数据的结构信息和有限的标签信息,使具有标签信息的同类样本之间的距离最小化,不同类数据之间的距离最大化,进而可以有效地提取数据的低维鉴别子流形,使得分类性能要优于非监督的雏数约简方法 .结论 笔者提出的半监督局部线性嵌入算法能有效地提高人脸表情识别的性能. 相似文献
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基于半监督流形学习的人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何有效地将流形学习(Manifold learning,ML)和半监督学习(Semi-supervised learning,SSL)方法进行结合是近年来模式识别和机器学习领域研究的热点问题.提出一种基于半监督流形学习(Semi-supervised manifold learning,SSML)的人脸识别方法,它在部分有标签信息的人脸数据的情况下,通过利用人脸数据本身的非线性流形结构信息和部分标签信息来调整点与点之间的距离形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸识别.基于公开的人脸数据库上的实验结果表明,该方法能有效地提高人脸识别的性能. 相似文献
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流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感,针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分析的识别方法,该方法利用局部二元模式(Local binary pattern,LBP)对人脸图像进行局部特征描述,提取对局部变化不敏感的特征,然后使用有监督的核局部线性嵌入算法(Supervised kernell ocal linear embedding,SKLLE)对由局部特征构造的全局特征进行维数约简,提取低维鉴别流形特征进行人脸识别,该方法不仅对局部变化不敏感,而且将人脸表观流形和类别信息进行有效的结合,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高人脸识别的性能. 相似文献