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基于潜在稀疏和低秩表示及其应用的研究
【摘 要】
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在处理结构复杂的高维数据时,子空间表示算法能够恢复出数据真实的子空间结构,在图像聚类、图像分类,图像分割,动态分割和图像压缩表示等领域中发挥着重要的作用。其中稀疏子空间表示对系数矩阵施加稀疏约束来提取数据间的局部特性;低秩子空间表示对系数矩阵施加低秩约束获得数据的全局特性,这两种算法是数据子空间表示中的典型算法。然而稀疏或低秩表示算法仅仅利用数据的列空间信息,忽略行空间信息的重要性,在处理样本不足
【机 构】
:
北京化工大学
【出 处】
:
北京化工大学
【发表日期】
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2019年01期
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