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中国博士后科学基金(20080440820)

作品数:1 被引量:1H指数:1
相关作者:赵浩鑫邢红杰更多>>
相关机构:河北大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金河北省自然科学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更多>>

文献类型

  • 3篇会议论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 1篇映射
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇特征提取
  • 1篇局部保留映射
  • 1篇范数
  • 1篇SOM
  • 1篇BASED
  • 1篇COMBIN...
  • 1篇ED
  • 1篇IMAGE_...
  • 1篇L1范数
  • 1篇-B
  • 1篇AS
  • 1篇PRE-PR...
  • 1篇OUTLIE...

机构

  • 1篇河北大学

作者

  • 1篇邢红杰
  • 1篇赵浩鑫

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
  • 1篇2009
1 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
Regional objects based image retrieval
Content-based image retrieval has become an important research area.In order to extract the semantic informati...
Jian-Guo Wu,Xi-Zhao Wang,and Hong-Jie Xing the Key Laboratory of Machine Learning and Computational Intelligence,College of Mathematics and Computer Science,Hebei University,Baoding,071002,China
文献传递
Combining SOM and local minimum enclosing spheres for novelty detection
In this paper,a novelty detection method based on self-organizing map(SOM) and local minimum enclosing spheres...
Hong-Jie Xing,Ming-Hu Ha,Xi-Zhao Wang College of Mathematics and Computer Science,Hebei University,Baoding,Hebei Province,China
文献传递
基于L1范数的二维局部保留映射被引量:1
2012年
提出了一种基于L1范数的二维局部保留映射(two-dimensional locality preserving projections based on L1-norm,2DLPP-L1)特征提取方法。与传统的基于L2范数的二维局部保留映射(2DLPP)相比,所提方法有两个优点。首先,由于L1范数对噪声不敏感,因此它具有更强的抗噪声能力;其次,它不需要进行特征值分解。在两个人脸数据库和一个手写数字数据集上的实验结果表明,当训练集中有噪声时,所提的2DLPP-L1能够取得优于传统2DLPP的分类性能。
邢红杰赵浩鑫
关键词:特征提取L1范数局部保留映射人脸识别
L1-Norm-Based 2DLPP
In this paper,we propose a new L1-Norm-Based two-dimensional locality preserving projections (2DLPP-L1).Tradit...
Hao-Xin Zhao,Hong-Jie Xing,Xi-Zhao Wang,and Jun-Fen Chen the Key Laboratory of Machine Learning and Computational Intelligence,College of Mathematics and Computer Science,Hebei University,Baoding,071002,China.
文献传递
共1页<1>
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