河南省自然科学基金(102300410020)
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 相关作者：孙霞王自强钱旭更多>>
- 相关机构：河南工业大学武汉理工大学中国矿业大学（北京）更多>>
- 发文基金：河南省自然科学基金国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应核边际费希尔分析的人脸识别算法被引量：2
- 2012年
- 为解决人脸识别中的维数灾难问题,提出一种基于自适应核边际费希尔分析的人脸识别算法。在考虑图像流形结构的基础上给出与图像数据相关的自适应核函数,采用核边际费希尔分析对高维人脸图像进行非线性降维,利用最小二乘支持向量机在降维后的低维特征空间中进行分类识别。实验结果表明,该算法的识别性能优于其他常用的人脸识别算法。
- 孙霞王自强
- 关键词：人脸识别流形学习最小二乘支持向量机降维核理论
- 基于信息瓶颈和拉普拉斯SVM的Web文档分类算法
- 为了有效地克服传统文档表示的高维性及利用大量的无标记样本数据来共同提高Web文档分类算法的分类性能,提出了基于信息瓶颈和拉普拉斯SVM的Web文档分类算法。该算法首先利用基于信息瓶颈的词聚类方法来抽取用于文档简洁表示的鉴...
- 王自强孙霞钱旭
- 关键词：数据挖掘文档分类信息瓶颈
- 文献传递
- 面向Web文档分类的张量最大间隔投影
- 2011年
- 为了有效地解决传统的基于向量表示的文档维数降维算法存在的维数灾难和奇异值问题,提出了基于张量最大间隔投影的Web文档分类算法,该算法能够在维数降维的过程中充分利用文档的结构和关联信息来提高算法的分类鉴别能力,在WebKB和20NG数据集上的实验结果表明该算法优于其他常用的的文档分类算法。
- 王自强孙霞钱旭
- 关键词：文档分类数据挖掘流形学习
- 一种高效的人脸识别算法被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于局部Fisher鉴别分析(LFDA)和优化支持向量机(SVM)的高效人脸识别算法。在综合考虑局部几何结构和类别信息的基础上,利用LFDA将高维人脸数据映射到低维特征空间,避免维数灾难问题。在该低维特征空间中,使用经乘性更新规则训练的优化SVM对人脸数据进行分类识别。在人脸数据库上的实验结果表明,该算法的运算速度较快,识别准确率较高。
- 孙霞王自强
- 关键词：人脸识别支持向量机流形学习特征提取
