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基于fisher分类字典学习的稀疏表示，用于图像处理和分类
基于稀疏编码，低秩和空间解码的图像分类技术的参考资料
最近，基于描述子的局部二进制模式（LBP）与基于分类器（SRC）稀疏表示（SRC）成为人脸识别两个杰出的技术。初步结合LBP和SRC技术已经在文献中提出的。然而，在真实世界国家的艺术方法，遭受的“维数
首先简要介绍了稀疏表达模型以及其常用的求解方法;然后讨论了一种基于稀疏表达的微弱信号提取及检测方法;在此基础上,为了减少时间与空间复杂度,开发了一种快速求解算法;最后给出信号的提取结果以及定性与定量分
提出了一种基于深度稀疏滤波网络(DSFN)的极化合成Kong径雷达(PolSAR)地形分类的新方法。 它使用新颖的深度学习网络从输入的原始数据中自动学习功能。 并将PolSAR图像上像素之间的空间信息
在人脸表情识别中,基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点。本文提出一种C-LBP算法通过
在使用高分辨距离像开展目标识别时,传统方法很少利用样本的稀疏性。为了克服此类识别所面临的繁琐的分析难题,简化识别过程,稀疏分析其实是一种不错的压缩样本数据,提升剖析效果的方法。因此,提出一种基于联合字
基于多重核稀疏表示分类，陈思宝，许立仙，稀疏表示分类（SRC）及核方法在模式识别的很多问题中都得到了成功的运用。为了提高其分类精度，提出多重核稀疏表示及其分类（MKSRC�
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