陆瑶
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：辽宁师范大学数学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 格拉斯曼流形上的半监督判别分析被引量：3
- 2013年
- 将图像集合表示为格拉斯曼流形上的点能够获得更好的识别性能。传统格拉斯曼流形上的判别分析方法仅考虑了带标签样本的统计信息,忽略了无标签样本。鉴于此,基于流形正则化思想,提出了一个新的格拉斯曼流形上的半监督判别分析方法(SDAGM),将其应用于图像集合的识别问题。通过构建近邻图刻画格拉斯曼流形上的所有样本局部几何结构,并使其作为正则化项添加到格拉斯曼流形上的判别分析目标函数中,本文方法不但考虑标签信息,而且利用了一致性假设。标准数据集上的实验结果表明了SDAGM的有效性。
- 姜伟陆瑶杨炳儒
- 关键词：格拉斯曼流形
- 矩阵表示的子空间学习算法综述
- 2012年
- 线性子空间学习是较为流形的一种特征提取方法,而向量表示的子空间学习方法则是目前众多线性子空间学习方法之一.近年来人们针对这一方法的缺点和不足,提出了若干矩阵表示的子空间学习方法,这些方法都是向量表示的子空间学习方法的拓展.首先介绍了几种经典的向量表示子空间学习方法,进而对几种有代表性的矩阵表示子空间学习方法进行了综述并比较详尽地给出了这些算法的推导过程,同时对算法的有效性等问题进行了分析比较,提出了一些新的理论观点和见解.
- 姜伟陆瑶程洋洋李宏
- 关键词：子空间特征提取矩阵表示
- 基于图像集表示判别分析
- 目前，数据降维技术被广泛地应用在模式识别及其相关领域。在解决实际问题的过程中，所搜集的数据往往是繁琐的、复杂的。大量研究表明：大部分数据都存在非线性的流形结构，因此流形学习算法更加受到广大学者关注。本文针对流形学习算法提...
- 陆瑶
- 关键词：格拉斯曼流形
- 文献传递
