基于概率距离的局部线性嵌入在上下文感知中的应用

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hyj_jsj
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
上下文感知是近几年来研究的热点,主要采用机器学习的算法来进行推理。原始的LLE(Locally linear embedding)算法只能对单个流形进行采样处理,但是不能处理多流形的情况,不能得到正确的邻域。针对这一点对LLE算法进行改进,得到PLLE算法(Probabilistic LLE),并将改进的算法用UCI数据集进行验证。通过实验证明,该方法的分类效果较LLE算法、ISOMAP算法、PCA算法和KNN算法在一定的数据集上要好一些;最后将PLLE算法运用的上下文感知中,可以发现,PLLE算法
其他文献
描述基于GDB的支持超标量(Superscalar)和超长指令字(VLIW)双模式混合架构的调试器设计。该调试器设计分为代理调试端和客户端两部分,代理调试端实现基于RSP协议的基本调试代理功能,客户端实现目标处理器的添加,调试器初始化,寄存器数据、操作码等的处理。测试结果表明调试器实现了远程调试,查看、修改寄存器及内存值,添加、删除断点,反汇编,查看栈信息及单步等程序调试功能。
针对人体动作识别中的复杂背景和视点变化问题,提出一种基于关节间夹角变化序列的动作识别方法。受机构学和机器人学的启发,使用相邻关节间夹角和非相邻关节间夹角变化序列表示人体动作。然后使用K近邻分类器对动作进行分类。由于不同个体的动作持续时间不尽相同,因此使用动态时间规整算法计算动作样本之间的距离。最后,在公开数据集UTD-MHAD和KARD上对提出的方法进行了验证,实验结果证明了该方法的有效性。