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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>視頻技術(shù)論文>基于雙稀疏正則的圖像集距離學(xué)習(xí)框架DSRID

      基于雙稀疏正則的圖像集距離學(xué)習(xí)框架DSRID

      2017-12-26 | rar | 1.39 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　 隨著視頻采集和網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的快速發(fā)展以及個人移動終端設(shè)備的廣泛使用，大量圖像數(shù)據(jù)以集合形式存在，集合內(nèi)在結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性使得如何度量集合間距離成為圖像集分類的一個關(guān)鍵問題．為了解決這一問題。提出了一種基于雙稀疏正則的圖像集距離學(xué)習(xí)框架（double sparse regularizations for image set distance leaming，簡稱DSRID）．在該框架中，兩集合間距離被建模成其對應(yīng)的內(nèi)部典型子結(jié)構(gòu)問的距離，從而保證了度量的魯棒性和判別性．根據(jù)不同的集合表示方法。給出了其在傳統(tǒng)的歐式空間以及兩個常見的流形空間。即對稱正定矩陣流形（symmetric positive definite matrices manifold，簡稱SPD manifold）和格林斯曼流形（Grassmann manifold）上的實現(xiàn)．在一系列的基于集合的人臉識別、動作識別和物體分類任務(wù)中驗證了該框架的有效性．

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