稀疏表示分类方法(sparse representation-based classifier,SRC)在模式识别领域展现了巨大的潜力。基于稀疏表示分类的鉴别投影(SRC steered discri
提出了一种基于邻域加权稀疏表示的高光谱图像目标探测方法。在构造稀疏模型时,以单位化像元的内积表示像元的相似性,据此对重构图像中测试像元空间邻域的像元进行加权约束,保证了空间的平滑性;并提出基于加权最小
基于稀疏表示的玉米籽粒粒型识别方法,王越,马钦,玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一,为了提高籽粒粒型的识别率,本文基于稀疏表示的方法实现了玉米果穗籽粒(
为了提高信道变化下说话人确认系统的识别率和鲁棒性,提出一种基于i-向量和加权线性判别分析的稀疏表示分类算法。首先借助于加权线性判别分析的信道补偿和降维性能,消除i-向量中信道干扰信息并降低i-向量的维
为了准确地进行SAR图像目标识别,提出一种基于稀疏表示的SAR目标识别方法,在用主成分分析(PCA)进行降维的前提下,利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过[?1]范数最优化求解测试样本的稀疏系数
在分析人脸超分辨率算法和二维稀疏表示的基础上,提出基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法。与一维稀疏表示中将图像块转换为列向量不同,本文考虑到二维图像列与列之间的近邻关系,对图像块进行二维稀疏表示;在
一种基于稀疏重构的头部姿态估计方法,杨旭,马丙鹏,本文针对头部姿态估计问题中侧面人脸图像存在背景影响的问题,基于稀疏表示理论提出一种去除侧面人脸图像中的背景的方法,从而有
针对近场声源定位问题,提出一种基于奇异值分解的稀疏重构定位方法。该方法通过奇异值分解得到信号子空间,然后在信号子空间约束l1范数求解优化问题实现声源的定位。与直接对接收信号进行稀疏重构相比,该方法通过
针对离散点云拓扑关系恢复及特征提取困难的问题,提出了一种健壮有效的分段光滑曲面重构方法。获得由基函数集定义的局部曲面面片图,建立尖锐特征节点的拓扑连接,通过求解一个稀疏优化问题,获得每个节点基函数的最
信号自适应稀疏表示方法K-SVD,优于短时傅里叶变换