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高维空间中的有效特征提取。

Effective feature extraction in high-dimensional space.

作者信息

Pang Yanwei, Yuan Yuan, Li Xuelong

出版信息

IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern. 2008 Dec;38(6):1652-6. doi: 10.1109/TSMCB.2008.927276.

DOI:10.1109/TSMCB.2008.927276
PMID:19022735
Abstract

This correspondence first kernalizes the region covariance matrix and formalizes the similarity metric using four block matrices. The effectiveness of the proposed methods is proven with experiments on face recognition.

摘要

这篇通信首先对区域协方差矩阵进行核化，并使用四个分块矩阵形式化相似性度量。通过人脸识别实验证明了所提方法的有效性。

相似文献

1
Effective feature extraction in high-dimensional space.高维空间中的有效特征提取。
IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern. 2008 Dec;38(6):1652-6. doi: 10.1109/TSMCB.2008.927276.
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引用本文的文献

1
A kernel Gabor-based weighted region covariance matrix for face recognition.基于核 Gabor 的加权区域协方差矩阵用于人脸识别。
Sensors (Basel). 2012;12(6):7410-22. doi: 10.3390/s120607410. Epub 2012 May 31.