模式识别与人工智能
2025年4月7日 星期一   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (4): 574-580    DOI:
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
张量图像上的半监督降维算法*
朱凤梅,张道强
南京航空航天大学 计算机科学与工程系 南京 210016
Semi-Supervised Dimensionality Reduction Algorithm of Tensor Image
ZHU Feng-Mei, ZHANG Dao-Qiang
Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,
Nanjing 210016

全文: PDF (693 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 传统的图像数据(n1×n2)一般表示为欧式空间公式上的一个向量,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公式中的一个点.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.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
朱凤梅
张道强
关键词 图像表示特征提取半监督降维张量分析    
Abstract:Traditionally, an (n1*n2) image is represented by a vector in the Euclidean space R(n1*n2), thus the spatial relationships between pixels in an image are ignored. In this paper, the images are presented as points in the tensor space Rn1Rn2. Then, a semi-supervised dimensionality reduction algorithm is put forward based on pairwise constraints (must-link and cannot-link)between the images. The data in the reduced space preserve the local structure of the data manifold well. Finally, experimental results on face datasets validate the effectiveness of the proposed algorithm.
Key wordsmage Representation    Feature Extraction    Semi-Supervised Dimensionality Reduction    Tensor Analysis   
收稿日期: 2008-10-20     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60875030)
作者简介: 朱凤梅,女,1984年生,硕士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理.E-mail: fmzhu@nuaa.edu.cn.张道强,男,1978年生,博士,教授,主要研究方向为机器学习、模式识别、数据挖掘.
引用本文:   
朱凤梅,张道强. 张量图像上的半监督降维算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(4): 574-580. ZHU Feng-Mei, ZHANG Dao-Qiang. Semi-Supervised Dimensionality Reduction Algorithm of Tensor Image. , 2009, 22(4): 574-580.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2009/V22/I4/574
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn