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穆罕默德·阿里·扎雷（Mohammad Ali Zare Chahooki）;纳斯罗拉·莫加达姆·查卡里

基于流形学习的多观测空间形状分类。 （英语） Zbl 1328.68159号

信息科学。 262, 46-61 (2014)。
摘要：流形学习是一种非线性方法，目的是找到一种建设性的方法，将高维空间中的数据嵌入到低维空间中。形状分类的改进是本文的主要方法，它基于特征空间的连续性和语义空间的连续。在这方面，采用非线性方法将形状特征向量映射到一个新的空间，当其语义与人类意见相似时，两个特征向量之间的欧几里德距离将被闭合。该方法通过四种基于轮廓和基于区域的技术描述形状。换句话说，它们被描述为四个观测空间。此外，通过监督的方式融合不同点，从多个观测空间中学习参数空间。实验结果表明，该方法在多种标准形状数据集上进行形状分类的有效性和效率。

引用于1文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68吨10 模式识别、语音识别
68T45型 机器视觉和场景理解

关键词：

物体识别;形状检索;形状注释;有监督流形学习;非线性降维

软件：

博士
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.A.Z.Chahooki}和\textit{N.M.Charkari}，信息科学。262、46-61（2014年；Zbl 1328.68159）
全文： 内政部

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