抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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特別な特徴表現方法を提案して,次に,特別な特徴表現方法に基づく局所的線形K最近傍アルゴリズム(locallylinearK-nearestneighbormethod,L2KNN)を提案した。それを顔認識に適用した。特別な特徴表現は,従来のスパース表現に基づく,非負性制約を加え,従来のスパース表現法を改良し,そして,L2KNNc(L2KNN)分類装置の一般化性能を改善し,そして,L2KNNc(L2KNNc)分類装置の分類性能を改善するために,L2KNN(L2KNN)アルゴリズムを,L2KNNc(L2KNN-based)の分類装置の一般化性能を強化するために,L2KNN(L2KNN)アルゴリズムの一般化性能を改善するために,提案した。。それは,L2KNNc(L2KNNc)分類装置の一般化性能の改善に,より有用であり,そして,分類装置の分類性能をさらに改善することができた,そして,それは,L2KNNc(L2KNNc)分類装置の一般化性能を強化することができた,そして,L2KNNは,L2KNNc(L2KNNc)の分類装置の一般化性能を改善した,そして,L2KNNは,L2KNNc(L2KNNc)の分類装置の一般化性能を改善した,そして,L2KNNは,L2KNNc(L2KNNc)の分類装置の一般化性能を改善した,そして,L2KNNは,L2KNNc(L2KNNc)分類装置の分類性能を改善した。.L2KNN(L2KNN)は,L2KNNc(L2KNN-based)の分類装置の一般化性能の改善に,より有用であり,そして,L2KNNは,L2KNNc(L2KNN-based)の分類装置の一般化性能を強化することができた,そして,それは,L2KNNc(L2KNN)分類装置の分類性能を改善した,そして,それは,L2KNNc(L2KNNc)の分類装置の一般化性能を改善した,そして,L2KNNは,L2KNNc(L2KNNc)の分類装置の一般化性能を改善した,そして,L2KNNは,L2KNNc(L2KNN)の分類性能を改善した。顔データセットに関する実験結果は,上記の結論を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】