NULL 博文链接：https://jiwenke.iteye.com/blog/695694任务推客:沟通协作好帮于! http://www.yun-kee.cn 图表目录 图表1任务推客的登录页面 图表2仟务列表界面 图表3我的任务的统计概况 .8 图表4功能按键… 图表5任务列表 图表6任务更新界面 999 图表7任务流程定义界面 .10 图表8个人信息管埋界面 图表9任务创建芥面 12 图表10仟务创建表单界面 12 图表11任务更新及任务详细信息界面. 13 图表12任务更新操作(1)

当前，基于协作表示的分类（CRC）已广泛用于许多模式分类和识别任务。同时，在表示图像时考虑空间信息的空间金字塔匹配（SPM）方法对于图像分类是有效的。但是，对于SPM，评估不同子区域表示形式的权重是固定的。本文将CRC与多核学习方法相结合，提出了基于多核协同表示的分类（MKCRC）方法，并将其应用于图像分类中，以学习不同子区域在图像表示中的权重。在一些基准数据集中，例如Caltech101、102flowers，Scene 15和UIUC sport，实验结果比最新方法具有明显优势。