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摘要:
针对KLDA中存在的问题,结合局部加权的基本原理,提出一种具有一定局部学习能力的有监督的非线性特征提取方法——基于局部加权的非线性特征提取方法,该方法不仅能克服KLDA方法中的小样本问题,同时还能较好地反映局部区域内不同样本对保持局部结构贡献程度的不同.通过在数据集上的测试说明了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于局部加权的非线性特征提取方法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像处理 非线性特征 特征提取方法 局部加权 算法
年,卷(期) 2013,(z1) 所属期刊栏目 机器视觉、图像处理与模式识别技术
研究方向 页码范围 153-156
页数 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI
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 皋军 盐城工学院信息学院 23 114 7.0 10.0
2 黄丽莉 盐城工学院信息学院 5 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
非线性特征
特征提取方法
局部加权
算法
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
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
88536
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