结构化稀疏相关论文
近年来,深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）在计算机视觉任务方面取得了显著的成功。然而,CNN通常会产生大量的计......
核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）技术是颅脑常规检查中的必要技术,医生根据经验分析患者MR脑图像进行疾病筛查与诊断......
织物疵点检测在织物质量控制中起着关键作用。传统生产过程中,织物疵点检测由人工完成,不能够满足对织物疵点检测的准确性、一致性......
电子病历系统正以前所未有的广度和深度渗透到医疗各个领域,为提高慢性病患者疾病预测分析准确率,为疾病管理水平创造新机遇,如何......
在图像复原技术领域,稀疏编码已经成为了国内外学者研究的重点。结构化稀疏理论则是近年来国内外学者基于早先的稀疏化理论发展而......
运动目标检测是智能分析的第一步,实际应用中除了行人和车辆等一些常见的运动目标外,还有一些运动小目标需要检测。此外信息的采集......
现代化战争的发展趋势是信息化和智能化。作为现代战争的重要装备,雷达的作用已经不只是提供目标的空间位置,而是需要通过回波信号......
随着数据感知技术的发展,获取同一个目标对象描述的方式越来越多,每种方式获取的特征,常称为一个视图。目前多视图数据已广泛存在......
针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解......
在实际应用场景中，图像的采集受到成像系统和成像环境的限制，使得人们难以获得理想的高分辨率（HR，High Resolution）图像或图像序列。图......
针对单样本问题,基于相同类别的人脸变化信息应有相似的稀疏编码这一事实,提出结构化稀疏变化字典学习方法,以得到较好的共享类内......
针对传统的低秩稀疏分解模型不能直接应用到单幅图像进行目标检测,且忽略了目标像素的空间结构性导致检测精度不高等问题,提出一种......
利用信号本身的结构特征，通过附加不同的稀疏约束，该模型利用过完备字典进行信号分解，使其表示成字典中若干原子的线性组合，从而获得数......
针对海上目标图像背景结构复杂,目标间相似度大,且遮挡和碰撞时常发生的特点,提出一种基于结构化局部稀疏表示的对角块外观模型构......
在监督场景下线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是一种非常有效的特征提取方法.然而,LDA在小样本情况下通常会出现......
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卫星等信号侦收平台在数据存储、传输和处理资源上比较有限,研究如何解决这些问题有一定的意义,而压缩感知技术可以针对一般侦收信......
为提高目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多任务学习框架下结构化稀疏模型的目标跟踪算法（SSMTL）。对目标模板和观测模板构建结构化......
南京地质调查中心与南京理工大学合作完成的“基于空谱联合结构化特征的高光谱图像分析方法与应用技术”成果,获2019年度江苏省科......
人体行为识别是计算机视觉重要的研究方向,广泛应用于视频监控、视频检索以及人机交互等。本文针对词袋模型人体行为识别方法往往......
对信号进行采样和重建是信号处理领域最基本也是最核心的研究任务。传统的信号处理理论体系建立在香农等人的经典基础工作之上,遵......
稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别......
合成孔径雷达(SAR)是一种重要的对地观测手段。利用SAR图像进行目标识别在战场环境中具有非常重要的意义。本论文围绕基于稀疏理论......
为了提取具有噪声鲁棒性的水下目标信号特征用于水下目标识别,通过分析实测水下目标辐射噪声的时频谱,发现其时频谱中往往存在稀疏......
目的现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又......
