【CV论文阅读】An elegant solution for subspace learning

最新推荐文章于 2025-09-12 00:40:07 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/jie-dcai/p/6539483.html
本文介绍了两种特征处理算法：本地特征判别投影(LFDP)和二进制集嵌入(BSE)。LFDP用于寻找一组局部特征的子空间，而BSE则应用于跨模态检索任务。文章首先概述了LFDP算法的工作原理，随后详细阐述了BSE算法在跨模态学习中的应用。

Pre:

It is MY first time to see quite elegant a solution to seek a subspace for a group of local features. I list two related papers for your reference: “Local Feature Discriminant Projection” and “Binary Set Embedding for Cross-Modal Retrieval”. This post is just a note which might leave out some important details and information. Following I will first introduce the LFDP algorithm then the BSE algorithm for cross-modality learning.

转载于:https://www.cnblogs.com/jie-dcai/p/6539483.html

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11-21 4123
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