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摘要:
为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,提出一种核子空间样本选择方法与该分类器相结合.核子空间样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子空间最远的样本.在MIT-CBCL人脸识别数据库的training-synthetic子库上的实验中,该方法不但可以取得100%的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多.
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文献信息
篇名 核子空间样本选择方法的核最近邻凸包分类器
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 样本选择 凸包 核最近邻凸包分类 核子空间样本选择 模式识别 人脸识别
年,卷(期) 2007,(32) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 34-37
页数 4页 分类号 TP391
字数 4765字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.32.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨静宇 南京理工大学计算机科学与技术学院 623 11098 50.0 74.0
2 周晓飞 南京理工大学计算机科学与技术学院 12 78 7.0 8.0
3 姜文瀚 南京理工大学计算机科学与技术学院 12 78 7.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
样本选择
凸包
核最近邻凸包分类
核子空间样本选择
模式识别
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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