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求黎曼流形学习(RML)的code?
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背景: “最近这个思想被北大的一个年轻的老师 LIN Tong 发扬光大,就是ECCV‘06上的那篇,还有即将刊登出的TPAMI上的 Riemannian Manifold Learning,实为国内研究学者之荣幸。Lin的方法效果非常好,但是虽然取名叫Riemannian,没有应用到黎曼几何本身的性质,这样使他的方法更容易理解。 Lin也是以一个切空间为基准找法坐标,这个出发点和思想和Brun(S-Logmaps)的是一样的。但是Lin全是在局部上操作的,在得出切空间原点处局部邻域的法坐标以后,Lin采用逐步向外扩展的方法找到其他点的法坐标,在某一点处,保持此点到它邻域点的欧式距离和夹角,然后转化成一个最小二乘问题求出此点的法坐标,这样未知的利用已知的逐步向外扩展。说白了就像缝网一样,从几个临近的已知点开始,逐渐向外扩散的缝。效果好是必然的。 ” 问题: 觉得这个方法很棒,看了文章,哪位大佬给个code,感激不尽。。。 文章: Lin and H. Zha, "Riemannian Manifold Learning," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, May 2008. |
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