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基于稀疏表示的超分辨率重构！这个论文关于稀疏表示描述的很详细！
如今,说话人识别技术已经比较成熟,但依然有很多因素影响说话人识别系统的稳定性。本文针对说话速度对说话人识别的影响进行了一系列的研究工作。通过模型空间分布可视化和语音频谱观察两方面来分析不同语速语音的差
MATLAB写的程序，很有用，特别对于子空间方面的
基于小波子带能量加权的人脸识别方法，吴献超，刘莎，本文提出一种基于小波子带能量加权的人脸识别算法。首先应用二维离散小波变换（2D-DWT）对图像进行二层小波分解，然后将得到的第�
提出了基于加权小波分解和Fisherfaces的人脸识别算法并分析研究
基于鲁棒加权非线性组合模型的人民币汇率预测研究，谢赤，毛舟，综合考虑相关模型的特征和人民币汇率的非线性性质，构建一个基于ARIMA模型、SVM模型和BP神经网络模型的鲁棒加权非线性组合模型，通�
基于鲁棒一步集的Tube不变集鲁棒模型预测控制
针对主成分分析算法获取的主成分向量不够稀疏，拥有较多的非零元这一问题，使用重加权方法对主成分分析算法进行优化，提出了一个新的提取高维数据特征的方法，即重加权稀疏主成分分析算法。首先将重加权?1最优化框
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
目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息，因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法．通过ＣＮＮ网络对人脸图像进行特征提取，并利用改
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