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李宏伟

作品数:3 被引量:8H指数:1
供职机构:中国科学院自动化研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇高斯
  • 2篇高斯过程
  • 1篇视觉
  • 1篇模型构建
  • 1篇核方法
  • 1篇半监督学习
  • 1篇3D模型

机构

  • 3篇中国科学院自...

作者

  • 3篇李宏伟
  • 2篇卢汉清
  • 1篇李亚奎
  • 1篇刘扬

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇2008年全...

年份

  • 2篇2009
  • 1篇2008
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
自由手绘输入的快速3D模型构建
针对当前大量3D建模工具操作复杂的问题,设计了一种带边界理解的自由手绘3D模型的快速构建方法。该方法只需接受用户的简单手绘输入便可以快速构造出用户需要的3D模型,同时针对当前一些手绘识别系统无法准确理解用户输入的自相交图...
李亚奎李宏伟卢汉清
关键词:3D模型
文献传递
基于高斯过程的物体识别和视觉跟踪研究
物体识别和视觉跟踪是当今模式识别和计算机视觉领域中相当活跃的研究方向,其主要研究目的是如何代替人对目标进行自动识别和跟踪。在实际应用中,由于目标的外观多样性、几何变换、光照的变化、遮挡、低分辨率以及噪声等问题所带来的困难...
李宏伟
结合半监督核的高斯过程分类被引量:8
2009年
提出了一种半监督算法用于学习高斯过程分类器,其通过结合非参数的半监督核向分类器提供未标记数据信息.该算法主要包括以下几个方面:1)通过图拉普拉斯的谱分解获得核矩阵,其联合了标记数据和未标记数据信息;2)采用凸最优化方法学习核矩阵特征向量的最优权值,构建非参数的半监督核;3)把半监督核整合到高斯过程模型中,构建所提出的半监督学习算法.该算法的主要特点是:把基于整个数据集的非参数半监督核应用于高斯过程模型,该模型有着明确的概率描述,可以方便地对数据之间的不确定性进行建模,并能够解决复杂的推论问题.通过实验结果表明,该算法与其他方法相比具有更高的可靠性.
李宏伟刘扬卢汉清方亦凯
关键词:高斯过程半监督学习核方法
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