组合稀疏表示法程序

改进的加权稀疏表示人脸识别算法针对传统的加权稀疏表示分类方法在获取训练样本权重以及求解l1 范数最小化问题中计算效率低的问题, 提出了一种加权稀疏表示和对偶增广拉格朗日乘子法(DALM) 相结合的人脸

利用MATLAB实现了宽带信号的稀疏表示,用分数级傅里叶变换实现宽带LFM信号的稀疏表示,并且用正交匹配追踪(OMP)算法实现信号的检测

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�

本文主要研究稀疏表示在人脸识别中的应用，介绍了基于稀疏表示的人脸识别算法的原理和优势，同时对于该算法的不足之处进行了探讨与总结。首先简要描述了人脸识别的背景和意义，然后阐述了稀疏表示的基本原理及其在人

针对跟踪过程中受到光照、噪声等外界干扰导致的跟踪准确率不高的问题，提出一种基于稀疏表示的运动目标跟踪模型。首先对视频图像进行光照归一化处理，通过小波变换获取不同频率信息的子带，对低频部分采用直方图均衡

为了解决1范数约束下的稀疏表示判别信息不足的问题,该文提出基于局部敏感核稀疏表示的视频目标跟踪算法。为了提高目标的线性可分性,首先将候选目标的SIFT特征通过高斯核函数映射到高维核空间,然后在高维核空

为了提高图像稀疏表示性能,提出了一种有效的结构化字典图像稀疏表示方法.针对过完备字典构造和稀疏分解中原子筛选问题,提出了一种基于灰色关联度的字典原子筛选和结构聚类方案.首先,对测试图像分块处理,利用块

本文描述了如何采取稀疏表示领域中的方法进行人脸识别的一种方法。适合于从事图像处理,计算机视觉,模式识别等方面的人士参考。

用十字链表表示稀疏矩阵 只是很简单的程序 应该能看懂

为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时,首先构建样本特征矩阵,然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习,得到