张量图像上的半监督降维算法
Semi-Supervised Dimensionality Reduction Algorithm of Tensor Image作者机构：南京航空航天大学计算机科学与工程系南京210016
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2009年第22卷第4期
页 面：574-580页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
摘 要：传统的图像数据(n1×n2)一般表示为欧式空间R(n1×n2)上的一个向量,这样像素之间的空间关系将会丢失.因此,文中提出一种张量型的半监督降维算法.首先把图像看成张量空间Rn1Rn2中的一个点.再利用图像之间的成对约束——正约束和负约束,对图像进行半监督降维.降维后的数据较好地保留图像的局部结构.在大量人脸数据集上的实验验证该算法的有效性.
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