Abstract 1. Introduction 2. Traditional Slow Feature Analysis 3. Supervised Slow Feature Analysis (SSFA) 3.1 Pseudo-time Series Construction 3.2 The Derivation of Algorithm 3.3 Algorithm Summarization 4. Connections with other DR Methods 4.1 Connections with LPP 4.2 Connections with NPE 5. Experiments and Discussion 5.1 Experiments on Yale Database 5.2 EXperiments on ORL Database 5.3 Experiments on AR Database 5.4 Experiments on Exteded FERET Database 5.5 Discussion 6. Conclusions and Future Work Acknowledgments References
Xingjian Gu [ School of computer science and Engineering, Nanjing Unversity of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu 210094, People's Repblic of China ]
Chuancai Liu [ School of computer science and Engineering, Nanjing Unversity of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu 210094, People's Repblic of China ]
Zhangjing Yang [ School of computer science and Engineering, Nanjing Unversity of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu 210094, People's Repblic of China ]
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.7 No.1