谭璐
- 作品数：12 被引量：86H指数：5
- 供职机构：国防科学技术大学理学院数学与系统科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 基于MSD的图像感兴趣区域自动提取方法研究被引量：1
- 2006年
- 将单幅图像数据进行分割,获得高维化后的数据集合,再依据图像数据的最优分解来提取不同图像块之间的数字关联,利用多维尺度分析(MDS)方法来获取单幅图像数据不同块之间的低维表示。通过对此低维表示的自动分析,便可获得图像感兴趣区域的精确位置。的实例验证了方法的可行性、有效性。
- 刘红霞谭璐吴翊
- 关键词：图像感兴趣区域多维尺度分析
- 局部不变投影被引量：14
- 2004年
- 提出了高维数据集处理的局部不变投影方法。该方法在高维数据的降维处理中具有保持数据集几何结构和拓扑结构不变的性质,并且兼有线性降维方法计算方便、快捷的优点。另外,正则化处理使该方法具有良好的稳健性。计算结果表明,该方法具有发现数据集非线性结构的能力。
- 谭璐易东云冯国柱吴翊
- 关键词：高维数据降维拓扑结构正则化
- 基于最优一维分解的图像超分辨方法被引量：2
- 2004年
- 提出了一种用分离变量的一维函数乘积形式逼近二维图像数据的方法 ,通过在一维空间的超分辨处理 ,很容易实现对图像的超分辨处理。从理论上证明了这种表达是最优的。实际结果显示了超分辨的效果好 ,计算量小。
- 谭璐朱矩波吴翊
- 关键词：超分辨图像数据图像处理技术
- 保持拓扑结构的低维嵌入
- 2007年
- 引入了拓扑邻域、拓扑结构和规则拓扑结构的概念。对拓扑邻域进行了理论分析,说明其是自适应的,随着维数的不断升高,趋于平凡拓扑邻域。为了寻求具有规则拓扑结构的低维数据集,构造了数据结构规则性的度量,提出了保持数据集拓扑结构不变的降维方法。该方法是节省参数的,降维结果是近似规则的。结果表明,它能更好的揭示数据集的结构。
- 刘红霞谭璐吴翊
- 关键词：拓扑结构LAPLACIAN
- 对Bootstrap方法的自助抽样的改进被引量：34
- 2006年
- Bootstrap方法是一种常用的统计推断方法,它的无先验性,以及计算过程中只需要实际的观测数据,使得其可方便的应用于实际的数据处理之中。对连续情形而言,Bootstrap本身的计算特性限制了自助样本的生成范围,即只能从原样本再采样,从而使得自助分布产生偏离,无法渐近于真实情形。鉴于此不足,本文提出了改进的Bootstrap方法,它通过对自助样本生成范围的拓展,克服了这一不足,获得了更加精确的参数估计。
- 刘建吴翊谭璐
- 关键词：BOOTSTRAP方法参数估计
- 基于非线性降维方法的图像识别
- 通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量,将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题,大大降低了...
- 谭璐易东云吴翊袁伟
- 关键词：图像数据非线性降维K-近邻
- 文献传递
- 基于非线性降维的图像识别被引量：6
- 2005年
- 通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结构的低维表示向量,将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题。大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差。通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用识别方法的效能。
- 谭璐易东云吴翊袁伟
- 关键词：图像数据非线性降维
- 基于非线性降维方法的图像识别
- 通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能,获得更好的识别效果.此外,该方...
- 谭璐易东云吴翊袁伟
- 关键词：非线性降维图像数据图像识别指纹图像
- 文献传递
- 稳健局部线性嵌入方法被引量：20
- 2004年
- 针对局部线性嵌入方法对于噪声的敏感性,从分析噪声对数据集局部特性的影响入手,提出了稳健局部线性嵌入方法。通过与局部线性嵌入方法的理论分析和实例对比,表明稳健局部线性嵌入方法不仅对噪声影响不敏感,而且对邻域的选择有较好的适应性,可更好地挖掘数据集的本征特性,具有更强的数据可视化能力。
- 谭璐吴翊易东云
- 关键词：局部线性嵌入高维数据降维
- 局部规则嵌入被引量：4
- 2005年
- 引入了拓扑结构和规则拓扑结构的概念,为了寻求具有规则拓扑结构的低维数据集,构 造了拓扑结构规则性的度量,提出了保持数据集拓扑结构的局部规则嵌入方法。与LocallyLinear Embedding,LaplacianEigenmap等核特征映射方法相比,低维嵌入结果是近似规则的,与数据分类有 着更加自然的联系。最后的实例表明,与LLE和LaplacianEigenmap方法相比,该方法能更好地保持 数据集的类特性,揭示数据集的本征结构。
- 谭璐吴翊
- 关键词：拓扑结构LAPLACIAN
