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摘要:
流行学习是一种新的数据降维方法,能揭示数据的内在变化规律,其目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,并给出一个有效的低维表示.目前流形学习以其出色的数据约简与可视化能力得到了越来越多模式识别与机器学习工作者的重视.本文介绍了一些常用的流形学习算法,分析了这些算法的优缺点,并利用流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法于头部姿势估计,取得了较好的识别效果.
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有监督
流行学习
SLLESVM
图像检索
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 流形学习方法及其在头部姿势估计中的应用
来源期刊 贵州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 流形学习 局部线性嵌入 头部姿势估计
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 63-65,69
页数 分类号 TP391.4
字数 2489字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5269.2010.04.016
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 刘志勇 23 61 4.0 6.0
5 王珏 2 7 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (16)
共引文献  (68)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (6)
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2019(3)
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2020(2)
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  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
流形学习
局部线性嵌入
头部姿势估计
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
贵州大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5269
52-5002/N
16开
贵州省贵阳市花溪
1982
chi
出版文献量(篇)
3181
总下载数(次)
5
总被引数(次)
11240
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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