程序包含以下几个过程: 1,图像预处理,包括对齐和拉伸 2,特征提取,有不同的特征提取函数 3,稀疏求解,调用相关函数 4,得出识别结果,并显示。
特殊矩阵、稀疏矩阵的表示实现与运算
针对人体器官计算机断层扫描(CT)图像边缘模糊、难以自动分割的问题,提出了一种基于局部先验形状信息和主动轮廓模型的分割方法。针对一个形状与训练集中样本相似的器官目标,在基于图像灰度信息进行底层分割的同
利用图像的非局部相似性先验以提升图像恢复质量已得到广泛关注。为了更有效地提升压缩感知(CS)图像的重构质量,提出了一种基于加权结构组稀疏表示(WSGSR)的图像压缩感知重构方法。采用非局部相似图像块结
针对训练样本与测试样本非线性可分问题,借助核算法,将样本特征向量映射到易实现线性可分的核空间,进而在高维核空间内运用核稀疏表示对所提取的特征进行分类表达。该算法受益于将核稀疏表示理论同多模生物识别技术
针对非均匀光照干扰维吾尔族人脸识别效果的问题,通过对传统稀疏表示方法及对维吾尔族人脸图像中存在的复杂光照问题的研究,提出了基于稀疏表示与偏微分方程组合来改善Retinex算法的维吾尔族人脸辨析方法。该
采用十字链表表示稀疏矩阵,并实现矩阵的加法运算。 要求:要检查有关运算的条件,并对错误的条件产生报警
稀疏表示算法在GPU的优化,赵广銮,张洪刚,介绍稀疏表示的背景、应用范围和GPU并行计算的发展。结合对当前稀疏表示的主流算法分析,以及对GPGPU平台CUDA编程模型的理解,实现稀疏�
稀疏表示是一种在图像处理中非常重要的技术。本文将介绍稀疏表示的定义,如何求解和学习稀疏字典,并探讨其在图像处理领域中的应用和优势。稀疏表示可以用于图像去噪、压缩、识别等多个方面,凭借其出色的性能成为图