研究目的
研究一种基于图的非线性嵌入学习算法在图像分类与识别中的有效性，该算法结合了流形平滑性、稀疏回归和边缘判别嵌入，适用于监督式和半监督式学习场景。
研究成果
所提出的基于图判别嵌入方法在图像分类任务中展现出优于现有最先进算法的性能，该方法有效融合了流形平滑性、稀疏回归和边缘判别嵌入技术，适用于监督式与半监督式两种设置场景。
研究不足
该研究未详细说明所提方法的计算复杂度或可扩展性。潜在的优化领域包括处理更大数据集及降低计算开销。
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 基于特征选择的灵活判别性非线性嵌入方法用于图像分类
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 基于特征选择的灵活判别性非线性嵌入方法用于图像分类
DOI：10.1109/ICPR.2018.8545088
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
过去几年中，各种基于图的嵌入算法被提出并应用于机器学习与模式识别领域。本文提出一种用于图像分类识别的非线性图嵌入学习算法，该嵌入方法适用于监督式与半监督式学习场景。所提出的准则能同步估计线性和非线性嵌入，其整合了流形平滑性、稀疏回归和边缘判别嵌入技术。采用的稀疏回归方法隐式地对原始数据矩阵特征及线性变换特征执行特征选择。该方法在四个图像数据集上进行了验证：8类体育赛事数据集、Scene 15数据集、ORL人脸数据集和COIL-20物体数据集。实验结果表明该嵌入方法具有显著有效性。
作者：
R. Zhu，F. Dornaika，Y. Ruichek
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