亚洲欧美第一页_禁久久精品乱码_粉嫩av一区二区三区免费野_久草精品视频

蟲蟲首頁| 資源下載| 資源專輯| 精品軟件
登錄| 注冊

Leaning

  • Leaning OpenCV》

    ·《Leaning OpenCV》學(xué)習(xí)OpenCV Library 進行計算機視覺處理

    標(biāo)簽: Leaning OpenCV nbsp

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:zhaiye

  • code of c for Leaning

    code of c for Leaning

    標(biāo)簽: Leaning code for of

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:stewart·

  • 子空間模式識別方法

    提出了一種改進的LSM-ALSM子空間模式識別方法,將LSM的旋轉(zhuǎn)策略引入ALSM,使子空間之間互不關(guān)聯(lián)的情況得到改善,提高了ALSM對相似樣本的區(qū)分能力。討論中以性能函數(shù)代替經(jīng)驗函數(shù)來確定拒識規(guī)則的參數(shù),實現(xiàn)了識別率、誤識率與拒識率之間的最佳平衡;通過對有限字符集的實驗結(jié)果表明,LSM-ALSM算法有效地改善了分類器的識別率和可靠性。關(guān) 鍵 詞 學(xué)習(xí)子空間; 性能函數(shù); 散布矩陣; 最小描述長度在子空間模式識別方法中,一個線性子空間代表一個模式類別,該子空間由反映類別本質(zhì)的一組特征矢量張成,分類器根據(jù)輸入樣本在各子空間上的投影長度將其歸為相應(yīng)的類別。典型的子空間算法有以下三種[1, 2]:CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相關(guān)矩陣的部分特征向量來構(gòu)造子空間,實現(xiàn)了特征信息的壓縮,但對樣本的利用為一次性,不能根據(jù)分類結(jié)果進行調(diào)整和學(xué)習(xí),對樣本信息的利用不充分;學(xué)習(xí)子空間方法(Leaning Subspace Method, LSM)通過旋轉(zhuǎn)子空間來拉大樣本所屬類別與最近鄰類別的距離,以此提高分類能力,但對樣本的訓(xùn)練順序敏感,同一樣本訓(xùn)練的順序不同對子空間構(gòu)造的影響就不同;平均學(xué)習(xí)子空間算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代訓(xùn)練過程中,用錯誤分類的樣本去調(diào)整散布矩陣,訓(xùn)練結(jié)果與樣本輸入順序無關(guān),所有樣本平均參與訓(xùn)練,其不足之處是各模式的子空間之間相互獨立。針對以上問題,本文提出一種改進的子空間模式識別方法。子空間模式識別的基本原理1.1 子空間的分類規(guī)則子空間模式識別方法的每一類別由一個子空間表示,子空間分類器的基本分類規(guī)則是按矢量在各子空間上的投影長度大小,將樣本歸類到最大長度所對應(yīng)的類別,在類x()iω的子空間上投影長度的平方為()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx􀀢 (1)式中 函數(shù)稱為分類函數(shù);為子空間基矢量。兩類的分類情況如圖1所示。

    標(biāo)簽: 子空間 模式 識別方法

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:熊少鋒

主站蜘蛛池模板: 渭源县| 金堂县| 河南省| 嘉鱼县| 霍州市| 石屏县| 阳江市| 龙江县| 灯塔市| 静乐县| 方城县| 甘洛县| 紫云| 金山区| 会理县| 宜丰县| 巩留县| 温州市| 台山市| 锡林郭勒盟| 昌图县| 小金县| 夏河县| 邢台市| 横山县| 孝感市| 雷州市| 金堂县| 景谷| 商都县| 正镶白旗| 长垣县| 旺苍县| 三明市| 江津市| 原阳县| 定西市| 莱州市| 梁山县| 拉萨市| 赫章县|