线性子流形论文-李明,宋佩

线性子流形论文-李明,宋佩

导读:本文包含了线性子流形论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:线性流形,距离,Lagrange乘数法

线性子流形论文文献综述

李明,宋佩[1](2015)在《欧氏空间中线性子流形间的距离公式》一文中研究指出应用多元函数条件极值的Lagrange乘数法,探讨了n维欧氏空间中线性子流形的距离问题,给出了线性流形距离公式的证明.(本文来源于《高等数学研究》期刊2015年04期)

陈磊[2](2014)在《基于线性子空间与流形学习的人脸识别算法研究》一文中研究指出人脸识别是计算机视觉、图像处理与模式识别领域中重要的研究课题之一,在信息安全、刑侦破案和视频监控等领域具有十分重要的意义。人类不需要任何训练就可以识别出人脸,但机器自动识别人脸却是一个难度很大的课题。本论文致力于基于静止图像的准正面人脸识别方法的研究,重点放在对人脸图像子空间进行特征提取和识别。子空间法是人脸识别中常用的特征提取方法。本文对线性子空间方法在人脸识别中的应用作了详细的介绍,并对各种算法从理论分析和实验结果进行比较。其中线性判别分析方法在人脸特征提取中具有一定的优势。流形学习方法是近期提出来的一种能够有效检测高维数据内在本质的机器学习方法,在子空间特征提取方法中引入流形学习方法是人脸识别技术发展的趋势之一。本文基于流形学习方法与线性子空间方法的研究,将二者进行结合,设计实现了一种新的人脸识别算法:局部最大间距线性判别嵌入(LMMLDE)。该方法利用改进的最大间距准则(MMC)对正交邻域保持投影(ONPP)进行了改进,从而在保持低维流形结构基础上增加了样本的分类能力。实验结果表明,采用该方法得到的识别率具有明显的提高。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-03-01)

杨世国[3](2003)在《E~n中p维与q维线性子流形之间的距离》一文中研究指出设n维欧氏空间En中p维与q维线性子流形分别为σp:︿1∧︿2∧…∧︿k∧(x-x0)=0,σq:﹀1∧﹀2∧…∧﹀q∧(y-y0)=0,向量组{︿1,…,︿p,﹀1,…,﹀q}的一个极大线性无关组为{︽1,︽2,…,︽k},证明了σp与σq间的距离平方为d2(σp,σq)=︾02-(︽1︾0,…,︽k︾0)A-1(︽1︾0,…,︽k︾0)T,其中 ︾0=x0-y0,A=︽i︽jki,j=1.(本文来源于《西安工程科技学院学报》期刊2003年02期)

线性子流形论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

人脸识别是计算机视觉、图像处理与模式识别领域中重要的研究课题之一,在信息安全、刑侦破案和视频监控等领域具有十分重要的意义。人类不需要任何训练就可以识别出人脸,但机器自动识别人脸却是一个难度很大的课题。本论文致力于基于静止图像的准正面人脸识别方法的研究,重点放在对人脸图像子空间进行特征提取和识别。子空间法是人脸识别中常用的特征提取方法。本文对线性子空间方法在人脸识别中的应用作了详细的介绍,并对各种算法从理论分析和实验结果进行比较。其中线性判别分析方法在人脸特征提取中具有一定的优势。流形学习方法是近期提出来的一种能够有效检测高维数据内在本质的机器学习方法,在子空间特征提取方法中引入流形学习方法是人脸识别技术发展的趋势之一。本文基于流形学习方法与线性子空间方法的研究,将二者进行结合,设计实现了一种新的人脸识别算法:局部最大间距线性判别嵌入(LMMLDE)。该方法利用改进的最大间距准则(MMC)对正交邻域保持投影(ONPP)进行了改进,从而在保持低维流形结构基础上增加了样本的分类能力。实验结果表明,采用该方法得到的识别率具有明显的提高。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

线性子流形论文参考文献

[1].李明,宋佩.欧氏空间中线性子流形间的距离公式[J].高等数学研究.2015

[2].陈磊.基于线性子空间与流形学习的人脸识别算法研究[D].西安电子科技大学.2014

[3].杨世国.E~n中p维与q维线性子流形之间的距离[J].西安工程科技学院学报.2003

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