为了克服保局投影方法(locality preserving projection,LPP)对噪音敏感,有效性依赖于近邻图构造等缺点,提出一种基于集成图的保局投影方法(graph ..
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本文在对支持向量机(Support Vector Machine，SVM)和保局投影(Locality Preserving Projections，LPP)进行研究的基础上 [2-4] ，提出了一种 新型的用于图像检索的半监督学习算法。
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维数灾难是机器学习算法在高维数据上学习经常遇到的难题,基于局部保持的投影方法(Locality Preserving Projection,LPP),可以很好地解决维数灾难难题。 .
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...局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一种有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距离和LPP相合算法对特征进行提取。
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Non-locality Preserving Projection 非局部保持投影 ; 非局保留投影
Supervised locality preserving projection 针对监督局部保持投影
kernel locality preserving projection 保留投影 ; 核局部保留投影
orthogonal locality preserving projection 正交局部保持映射
two-dimensional locality preserving projection 二维局部保形投影
orthogonal locality preserving discriminant projection 正交局部保持判别投影
This method integrated Locality Preserving Projection (LPP) with Maximum Margin Criterion (MMC).
该方法融合了保局投影(LPP)和最大间距准则(MMC)两种方法。
In order to preserve the local structure of the image space, locality preserving projection (LPP) is applied to palmprint recognition.
为了保持掌纹空间的局部结构，运用局部保持投影(LPP)方法进行掌纹识别。
To the corresponding research on kernel locality preserving projection (KLPP) and unsupervised discriminant projection (UDP), they are combined with each other.
对核局部保留投影(KLPP)和无监督鉴别投影技术(udp)进行了相应的研究，将两者互相结合。
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