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度量滤波器:距离度量的滤波视角

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摘要 确定、或选择某种距离度量是模式识别、机器学习和聚类分析的基本问题.图像欧氏距离和广义欧氏距离是重要的两种距离度量,它们可以嵌入到大多数识别算法中去,并且在大量应用中都提升了识别效率.文中揭示了包括IMED和GED在内的一类距离度量与线性平移不变系统的关系.证明了以下结论:输入空间上的平移不变度量等价于对输入信号进行线性滤波再计算传统欧氏度量.这一结果扩展了对距离度量的认识,将在距离度量的选择上起到一定的作用.
作者 孙冰 封举富
机构地区 北京大学信息科学技术学院智能科学系 机器感知与智能教育部重点实验室
出处 《中国科学：信息科学》 CSCD 2010年第4期605-612,共8页 Scientia Sinica(Informationis)
基金 国家自然科学基金(批准号:60575002 60635030) 国家重点基础研究发展计划(批准号:2004CB318000) 新世纪优秀人才支持计划资助项目
关键词 距离度量 平移不变 IMED 度量设计与学习 度量滤波器
分类号 TN713 [电子电信—电路与系统]
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中国科学：信息科学
2010年 第4期

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