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搜索资源列表

  1. 最接近点对问题LPP

  2. 算法：最接近点对问题的算法解答，有图形界面及分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-11
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：liweisnake

  1. 基于流行距离的维数约减算法LPP（国际顶级期刊文章）

  2. xiaofei he的国际顶级期刊文章LPP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-06
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：liningzh

  1. 掌纹识别的一种新的特征提取方法

  2. 通过分析已有的掌纹识别方法和特征提取所面临的问题,提出了一种新的掌纹识别算法———直接监督 保局投影(DSLPP) 。该算法在传统的保局投影(LPP)算法中加入类别信息,同时对角化XLX T和XDX T ,可以直 接达到保局投影算法的最优准则,并且无须在原始高维数据(如原始图像)上先进行任何特征提取或降维处理。 在PolyU 掌纹库中进行实验,与Eigenpalm、Fisherpalm和LPP算法相比具有较高的识别速度和识别率;当掌纹库 中图像总数为600张,共100人,每人用5张掌纹图像作为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-14
    • 文件大小：197kb
    • 提供者：Huangguifangdyx

  1. Deng Cai 的OLPP算法在人脸识别中的应用

  2. 基于LPP算法提出的正交局部保留投影算法

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2012-09-19
    • 文件大小：446kb
    • 提供者：redrose311

  1. LPP降维的论文

  2. LPP由caideng所撰写，是一种很经典的降维算法，作者现在任职于浙江大学

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-09-24
    • 文件大小：352kb
    • 提供者：u012230847

  1. 可实现的LPP算法代码

  2. 局部保持投影算法 LPP 有数据mat 可以实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-14
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：liqiuqium11

  1. LPP算法常用实验数据

  2. 有ORL，PIE，USPU，Yale等数据，都是matlab可用数据

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2015-06-04
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：u013822766

  1. LPP算法的matlab实现

  2. 用matlab实现LPP算法，LPP算法在人脸等生物识别中具有广泛的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-08
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：llg19891006

  1. 局部保持投影算法LPP

  2. 机器学习中的降维算法，局部保持投影lpp希望对你有用

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-21
    • 文件大小：417byte
    • 提供者：n89757

  1. LDA+PCA+LPP算法实现

  2. LDA+PCA+LPP算法的功能函数matlab实现

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-22
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：vi_ze

  1. LPP matlab

  2. 本来代码是关于LPP 算法的matlab编程，流形算法的主要思想是能够学习高维空间中样本的局部邻域结构，并寻找一种子空间能够保留这种流行结构， 使得样本在投影到低维空间后，得到比较好的局部近邻关系。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-10-31
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：qq_40245123

  1. 基于监督局部保持映射算法的井下人员定位技术

  2. 针对人脸、指纹和手写签名等人员身份鉴定方法不能很好地满足煤矿井下人员管理系统需要的现状,基于局部保持映射(LPP)算法,提出一种监督LPP算法(SLPP),并应用于煤矿井下人员步态识别中。利用该方法对步态数据进行映射,得到步态数据在低维空间中的表示方法,再利用最近邻分类器对低维步态数据进行识别。在2个步态数据库中进行一系列步态识别试验,并与经典维数约简算法LDA、监督流形学习算法DLPP、判别映射嵌入(DPE)流形学习算法以及其他步态识别方法分别进行比较。试验结果表明,在同等试验条件下,SLPP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：536kb
    • 提供者：weixin_38642369

  1. 经典降维算法局部保持投影LPP算法代码

  2. 经典降维算法局部保持投影LPP算法的matlab代码，希望对需要降维算法的童鞋有所帮助

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：bjt2091655702

  1. 基于稀疏排列的LPP和ELM的人脸识别

  2. 人脸图像识别中人脸图像数据中有很多是稀疏的，对于稀疏数据的降维是流形学习算法面临的一个问题。为了有效地从高维图像数据中提取人脸图像的敏感信息，提高人脸识别的速度，文章提出了一种基于流形学习的有监督稀疏排列的局部保持投影算法(SSLPP)的极端学习机(ELM)。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：269kb
    • 提供者：weixin_38743372

  1. 基于谱回归判别分析的LPP算法

  2. 判别局部保持投影DLPP算法在计算过程中需要解决稠密矩阵特征分解问题，这使得该算法在时间和内存上消耗都非常高。谱回归判别分析SRDA算法可以有效的节省时间和内存的消耗。基于SRDA，提出一种改进的局部保持投影LPP算法——谱回归判别局部保持投影算法SRDLPP。实验结果表明，该算法可以提高识别率，同时降低时间和内存消耗。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：406kb
    • 提供者：weixin_38543460

  1. 基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

  2. 针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：386kb
    • 提供者：weixin_38539705

  1. SimplexTwoPhase：Dantzig的单纯形算法，用于解决线性规划问题（LPP）-源码

  2. Dantzig的单纯形算法 用两阶段方法解决线性规划问题（LPP）的Dantzig单纯形算法，以获得初始的基本可行解。 注意仅将SimplexTwoPhase脚本用于教育目的。 该脚本不适合专业应用，因为它并不是Dantzig单纯形算法的最有效，最优化，正确和安全的实现。 关于 该代码以MATLAB语言编写，并支持标准格式的最小化LPP ： Minimize cx subject to Ax = b x >= 0 其中c是成本系数向量， x是决策变量的向量

  3. 所属分类：其它

  1.  基于巴氏距离和LPP相结合的人脸识别

  2. 局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一种有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距离和LPP相合算法对特征进行提取。当特征维数过高时，首先对样本用LPP进行特征提取和降维处理，然后采用巴氏距离特征的迭代算法，得到最小错误率上界。在ORL上实验，实验结果表明了提出算法在人脸识别中的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：910kb
    • 提供者：weixin_38656064

  1. 基于LPP_SIFT和巴氏距离相结合的人脸识别算法

  2. 局部保持映射_尺度不变特征变换（LPP-SIFT）算法是一种有效的特征识别方法。提出了奇异值分解的LPP-SIFT和巴氏距离相合的算法。基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题。为此，采用奇异值分解的LPP-SIFT算法进行特征提取和降维处理，然后采用巴氏距离特征的迭代算法，得到最小错误率上界。在ORL上实验，实验结果验证了提出算法在人脸识别中的有效性。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于自适应近邻局部保持投影算法的人脸识别

  2. 针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确, 以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题, 提出一种基于自适应近邻局部保持投影的人脸识别方法。该方法在特征提取时利用可变的相似度、近邻信息以及数据类别信息构建目标函数, 使得在投影子空间中同类样本尽量紧凑, 异类样本尽量远离。通过最小化目标函数自适应优化邻接矩阵与投影矩阵, 用优化后的投影矩阵对高维数据进行降维, 采用降维后的数据进行人脸分类识别。将该方法应用于扩展Yale人脸数据库、CMU-PIE人脸数据库、

  3. 所属分类：其它

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