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搜索资源列表

  1. 基于稀疏表示的系统辨识方法.pdf

  2. 基于信号的稀疏表示理论提出一种线性时不变系统辨识方法.该方法利用线性调频信号作为线性时不变系统激励输入信号,在利用传统方法进行系统辨识前利用稀疏分解算法对系统输出信号进行噪声处理.线性调频信号具有较好的时频聚集特性,线性时不变系统的输出也将具有很好的时频特征,利用基于Gabor字典的稀疏分解将能有效地提取输出信号中的有效分量,滤除其中的噪声成分,提高系统辨识的精度.仿真实验表明,本文提出的方法在低信噪比情况下,辨识效果好于传统方法.

  3. 所属分类：其它

  1. 信号自适应稀疏表示的K-SVD算法

  2. 信号自适应稀疏表示方法K-SVD，优于短时傅里叶变换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-31
    • 文件大小：515072
    • 提供者：wangxiaoyankx

  1. 数字图像的固定基稀疏表示方法

  2. 数字图像的固定基稀疏表示方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-25
    • 文件大小：246784
    • 提供者：zifa521

  1. 基于稀疏表示的超分辨率方法

  2. 基于词典学习和稀疏表示的超分辨率方法，是一种图像复原的快速方法，也是最近发现的的比较使用的方法，主要用于序列图像的超分辨率复原

  3. 所属分类：教育

  1. 基于稀疏表示的图像超分辨方法研究

  2. 基于稀疏表示的图像超分辨是基于学习的超分辨方法，比双三线性插值能取得更好的效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-31
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yancai345

  1. 基于稀疏表示的人脸识别方法实现

  2. 但是人脸图像易受到光照、姿态、遮挡和表情等多种因素的影响 ，识别效果也易受图像数据库大小的干扰，计算机智能识别课题的研究仍然具有较高的挑战性。目前一些学者将稀疏表示用于人脸识别，得到了国内外学者的广泛关注，其基本思想是将待分类图像表示为以训练图像本身作为基原子的字典的稀疏线性组合。在新研究的繁多方法中，基于稀疏表示的人脸识别技术拥有独特的高效性，且稀疏系数具有很好的稀疏性和可扩展性。基于稀疏表示的人脸识别拥有高识别率与强鲁棒性，可以实现高识别率、高鲁棒性、低复杂性的人脸识别方法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-05-30
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：sinat_28602923

  1. 图像稀疏表示理论及其应用研究

  2. 图像稀疏表示研究已成为近年来图像表示研究的热点，尤其是探讨基于人眼视觉的基函数理论模型及构造方法，研究快速、有效的图像稀疏表示算法，将有利于推动图像处理领域研究的开展，为图像表示提供新的理论与方法，具有重要的理论意义。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-12-03
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：qq_20336801

  1. 稀疏表示方法综述

  2. 系统的综述了当前稀疏表示方法的种类的具体步骤

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-06-03
    • 文件大小：611328
    • 提供者：buaabaga

  1. 一种快速的基于稀疏表示和非下采样轮廓波变换的图像融合算法

  2. ：为了提高图像融合的效率和质量，该文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换(NSCT)和4 方向稀疏表示 的图像融合算法。该方法首先对源图像进行快速NSCT 分解，生成一系列低通和高通子带。对于低频子带，利用 自适应生成的DCT 过完备字典进行快速的4 方向稀疏表示和系数融合；对于高频子带，则利用高斯加权区域能量 最大的融合规则进行系数融合。快速NSCT 将传统NSCT 的树形滤波结构转变为多通道滤波结构，能成倍提高分 解效率；快速的稀疏融合则抛弃了传统的滑动窗口方法，以水平、垂直、对角线4 个方

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yaxu2731

  1. 稀疏表示方法综述

  2. 稀疏表示作为阵列信号处理领域的重要研究方向，现在受到了越来越多人们的关注，这一综述有助于大家了解这一领域的研究进展。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-10-28
    • 文件大小：594944
    • 提供者：qq_37788823

  1. 基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法.pdf

  2. 基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 融合深度学习和稀疏表示的人脸表情识别方法研究.pdf

  2. 融合深度学习和稀疏表示的人脸表情识别方法研究

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 小波分析和稀疏表示的人脸图像识别方法.pdf

  2. 小波分析和稀疏表示的人脸图像识别方法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 改进稀疏表示的维吾尔族人脸识别算法

  2. 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。该方法首先由偏微分方程的方法改善Retinex，可以有效地减少光晕现象在反射系数图中，进而取得原子库在光照不变的情况，然后利用稀疏表示达到维吾尔族人脸在非均匀光照下的识别。通过实验表明，该方法有效提高了稀疏表示方法在处理复杂光照维吾尔族人脸图像时的识别效果,达到了鲁棒性强、识别率高的目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：619520
    • 提供者：weixin_38629873

  1. 彩色图像去马赛克的非局部稀疏表示方法

  2. 目前,大部分彩色去马赛克(Color DeMosaicking,CDM)算法仅利用了局部的空间和光谱相关性,容易导致CDM复原图像边缘模糊以及细小结构丢失.当图像中出现周期性细小结构时,这些局部方法容易产生诸如锯齿、栅格等失真现象.针对这些问题,我们将字典学习和稀疏编码统一到一个变分框架中,提出了非局部自适应稀疏表示模型.通过非局部相似块聚类自适应地在线学习字典.利用局部和非局部的冗余信息对稀疏编码进行约束,强制稀疏编码靠近其非局部均值以减少编码误差.为了有效抑制服从重尾分布的CDM误差,设计了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38595689

  1. 基于级联多类型超完备原子字典的信号稀疏表示方法

  2. 基于级联多类型超完备原子字典的信号稀疏表示方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：407552
    • 提供者：weixin_38719475

  1. 启发式策略和人脸识别实验的监督稀疏表示方法

  2. 在本文中，我们提出了一种用于人脸识别的监督稀疏表示方法。 我们假设测试样本可以由所有训练样本的稀疏线性组合近似表示，其中术语“稀疏”是指在线性组合中，大多数训练样本的系数为零。 我们采用启发式策略来实现此目标。 首先，我们确定最能代表测试样本的所有训练样本的线性组合，并删除系数具有最小绝对值的训练样本。 然后，对剩余的训练样本执行类似的过程，并重复执行此过程，直到满足预定义的终止条件为止。 最后剩下的训练样本用于生成测试样本的最佳表示并将其分类。 人脸识别实验表明，该方法可以达到良好的分类精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：865280
    • 提供者：weixin_38727087

  1. 一种双峰生物特征的稀疏表示方法和掌纹识别实验

  2. 在本文中，我们提出了一种用于双峰生物特征的稀疏表示方法。 拟议的方法首先通过将两个生物特征的样本合并成一个提前实向量。 然后，该方法认为测试的近似表示样本可能对分类更有用，并使用近似表示来对样本进行分类。 测试样品。 所提出的方法从训练集中利用了邻居的加权和。 测试样品的样本以产生测试样品的近似表示，并基于此表示执行分类。 各种实验表明，提出的近似表示使我们能够获得更高的精度。 所提出的方法具有遵循合理的假设：测试样本可能来自以下类别之一： 测试样本的邻居来自。 在本文中，我们还正式展示了两者之

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38670420

  1. 一种双峰生物特征的稀疏表示方法和掌纹识别实验

  2. 一种双峰生物特征的稀疏表示方法和掌纹识别实验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38712092

  1. 一种基于分析稀疏表示的图像重建算法

  2. TV-Wavelet-L1(TVWL1)模型因包含全变分(Total-variation,TV)和小波正则化约束,具有较强的图像重建能力。而传统求解TVWL1模型的算法往往忽略了综合/分析稀疏表示方法的方式。本文提出了一个新的求解TVWL1模型的图像重建算法,该算法把图像重建问题分解为几个子问题并交替求解,利用分析稀疏表示特性构建子问题的求解算法。实验结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提高重建图像主客观质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：728064
    • 提供者：weixin_38656662
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