黑龙江省教育厅资助项目(11551086)
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
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- 相关机构：哈尔滨理工大学哈尔滨工程大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅资助项目国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自然科学总论自动化与计算机技术更多>>
- 一种用于半监督学习的核优化设计被引量：2
- 2013年
- 半监督学习研究主要关注当训练数据的部分信息缺失的情况下,如何获得具有良好性能和推广能力的学习机器。本文我们提出了一种基于核优化的半监督学习框架,将数据嵌入到高维特征空间,从而与线性分类器等价。在核的设计上,采用了基于谱分解的无监督核设计,提出了学习边界,通过最小化边界来获得最优核表示。通过实验,对不同的核方法进行了比较,证明了我们结论的正确性。
- 崔鹏
- 关键词：半监督学习降维
- 半监督系数选择法的人脸识别被引量：6
- 2012年
- 针对人脸识别过程中图像数据维数过高以及需要大量类别标记的问题,提出一种半监督离散余弦变换系数选择法,用以实现数据降维并提高识别率.该算法首先将图像数据进行离散余弦变换,根据频率特征通过预掩模选取有用信息;然后进行半监督约束聚类,利用少量有标记样本的约束集,对训练图像进行聚类;根据类别搜索较高的判别系数值,获得系数选择掩模以及训练图像的投影阵.将测试图像离散余弦变换阵在此掩模上投影,计算其与训练图像投影阵距离,利用分类器进行分类.在ORL与Yale人脸数据库上的实验结果表明:所提方法的性能优于传统方法,并与主成分分析与线性判别分析进行组合,获得了90%以上的识别率.
- 崔鹏崔鹏
- 关键词：人脸识别离散余弦变换主成分分析线性判别分析
