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用于高维图像表示的简单特征提取

A simple feature extraction for high dimensional image representations
课程网址: http://videolectures.net/slsfs05_gruber_sfehd/  
主讲教师: Amit Gruber
开课单位: 耶路撒冷希伯来大学
开课时间: 2007-02-25
课程语种: 英语
中文简介:
我们研究了一种在高维数据的低维子空间中查找局部聚类的方法,例如在高维图像描述中。使用聚类中心而不是完整的数据集将加快用于对象识别的学习算法的性能,并且由于可以避免过度拟合,因此也可能会提高性能。
课程简介: We investigate a method to find local clusters in low dimensional subspaces of high dimensional data, e.g. in high dimensional image descriptions. Using cluster centers instead of the full set of data will speed up the performance of learning algorithms for object recognition, and will possibly also improve performance because overfitting might be avoided.
关 键 词: 高维数据; 低维子空间; 过度拟合
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-09-21:cwx
阅读次数: 50