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信息图的构造对许多机器学习任务来说是至关重要的。基于稀疏表示理论，提出了一种有向非负l1图。在构造此图的过程中，先将每个样例表示成其他样例的非负线性组合，再通过求解l1最小化问题来同时获得近邻样例和对
为了解决现有数字水印中鲁棒性和不可感知性之间的矛盾，设计了一种基于非负矩阵分解和离散小波变换的图像零水印算法。原始图像进行不重叠分块，分别对每子块图像进行3级小波分解得到低频近似分量；对细节分量作非负
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