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局部信息保持投影及应用的中期报告.docx

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局部信息保持投影及应用的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/15 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【局部信息保持投影及应用的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【局部信息保持投影及应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。局部信息保持投影及应用的中期报告一、研究背景及意义局部信息保持(LocalityPreserving,LP)是一种用于降维和特征提取的线性无监督方法,已在图像、语音、文本等领域得到广泛应用。其基本思想是保持原始数据在原空间中的局部性质,即相邻样本在新的低维空间中保持相邻,从而实现维数的压缩和保留数据的有效信息。投影是指将高维数据映射到低维空间的过程。传统的PCA、LDA等降维方法采用的是全局投影,对整个数据集进行线性变换。但随着大数据时代的到来,全局投影方法的计算复杂度和存储开销都变得越来越高。而局部信息保持投影(LocalityPreservingProjection,LPP)是一种基于局部信息保持思想的投影方法,它通过构建邻域矩阵来保证数据在低维空间中的局部性质,从而达到维数压缩和区分度提高的目的。本研究旨在对局部信息保持投影进行深入研究,探索其在图像识别、人脸识别等领域的应用,并通过实验验证其优越性。二、。对LPP算法进行梳理和分析,包括邻域矩阵的构建方法、特征矩阵的计算和优化方法等。。选取多个数据集作为实验数据源,包括MNIST手写数字、FER2013表情、ORL人脸、CIFAR10图像等,进行数据清洗、预处理和特征提取。。基于LPP算法对实验数据进行降维和投影,展示其在图像分类、人脸识别、物体识别等任务上的效果,并与PCA等传统投影方法进行对比。三、研究意义本研究可为进一步理解和实现局部信息保持投影算法提供指导和参考,并在图像、语音等领域的维度压缩和特征提取方面提供新的思路和方法。同时,通过实验验证LPP算法的有效性和优越性,为推广其在实际应用中的使用提供理论支撑和实践基础。