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基于稀疏表示的人脸人耳融合识别算法.pdf
随着人工智能技术的发展，人脸识别技术在各个领域被广泛应用。而基于稀疏表示的人脸识别算法则是其中一种先进且有效的算法。本文将深入探讨该算法的优化和实现过程，包括对稀疏表示模型的优化以及对实验数据的分析和
Python语言下MP算法的实现，可以应用于过完备字典下的信号稀疏表示和信号压缩等方面。适用于科研工作者以及毕业论文的算法实现。
匹配追踪MP、正交匹配追踪算法OMP，稀疏表示里的基本算法
联合平滑矩阵多变量椭圆分布的稀疏表示算法.pdf
针对不同卷积核可以提取不同的图像特征，而卷积核的训练比较困难这一问题，提出一种带主成分分析（PCA）卷积的稀疏表示分类算法。先对训练样本集做分片去均值化处理，然后直接应用PCA算法提取所有分片的前K个
基于Criminisi的结构组稀疏表示图像修复算法.pdf
经典稀疏表示目标跟踪算法在处理复杂视频时不免出现跟踪不稳定情况且当目标发生遮挡时易发生漂移现象。针对这一问题，提出一种基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法。首先，将初始目标模板划分为若干子区域，利用LK图
稀疏表示与字典学习算法学习资料，包含OMP、MP、BP以及字典学习相关算法的分析讲解，大牛MichealElad的ppt相关的ppt
用KSVD和OMP算法实现的超分辨率放大算
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