低秩矩阵恢复相关论文
低秩矩阵恢复是一种能够自动识别矩阵中受到噪声干扰、破坏的数据,通过求解核范数最优化问题,把受到噪声破坏的矩阵恢复成原始数据......
现实生活中获取的图像通常会被噪声所污染,对获取的低质量样本重构很难达到预期效果。如何更加精准的对受损图像进行恢复仍是目前......
作为一种有效的生物特征识别技术，人脸识别在公共安全和日常生活的诸多领域有着广阔的应用前景。经过几十年的发展，人脸识别系统在受......
随着互联网的崛起与发展,人们接收到的数据(信号)呈指数增长,然而因各种原因信号也会出现缺失。本文主要研究基于高阶扩展快速行进......
图像超分辨率重建是指由一幅或多幅同一场景相关图像重建出高分辨率图像的处理过程。图像超分辨率重建具有较强的实用性,因此广泛......
低秩矩阵恢复是近几年兴起的一种降维算法。这种算法将样本分为低秩部分和稀疏部分,低秩部分是原始数据的近似还原,可以有效地去除......
人类的虹膜具有唯一性、稳定性、非侵入性等特点，虹膜识别技术是众多生物特征识别技术中识别率最高的方法之一。随着虹膜识别技术的......
电子文本作为一种重要的信息载体,在人们的生活中发挥着十分重要的作用。但是大部分珍贵的汉字文献资料等都还是以纸质文件存在,急......
图像分类是通过计算机对图像进行处理、分析以代替人类去识别不同模式的目标和对象的技术,因其具备的巨大的应用价值而被广泛研究......
压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)是一种新型的信号处理方法,它的基本原理是对数据进行压缩采样,然后利用压缩采样得到的数据......
低秩矩阵恢复问题作为近几年来研究的热点,被广泛地应用于数据降维及数据分析等问题中。低秩矩阵恢复问题,即从带有噪声的观测矩阵......
高维数据中包含有很多信息,但其中包括很多冗余信息,直接处理高维数据通常会产生维度灾难现象。在现实生活中获取的高维数据难免会......
在水下作业和各种救援任务等活动中佩戴的面罩,使得佩戴者发出的语音发生改变,加之周围环境噪声的影响,导致语音质量变差,阻碍了正......
近些年,随着人脸识别理论的巨大突破和计算能力的不断增强,人脸识别技术得到了重点的关注,并普遍应用在生活的各个领域。尽管如此,......
背景减除是视频分析中的一个重要研究方向,是指将视频帧序列中的前景从背景中分离出来,可用于视频监控、人机交互、医学图像处理等......
轮胎是汽车的重要组成部件,具有承担重量,传送牵引力和制动扭矩的重要作用,因此对汽车轮胎的承载能力,缓冲性能力和耐磨耐久性能等......
低秩矩阵恢复(LRMR)是处理大规模数据的关键技术,目前已被广泛地应用于数据挖掘、图像处理和机器视觉等领域。可充电无线传感器网......
学位
近些年来,随着移动智能设备的普及和各类传感器技术的快速发展,为图像数据的采集和获取提供了许多新的思路和方法,基于图像数据的......
近年来,低秩矩阵恢复的理论及应用得到了许多学者的关注,并在数据分析、图像处理等方面取得了显著的效果。如何精确地恢复出隐藏在......
21世纪是海洋的世纪,海洋对国家的生存与发展、主权与安全具有重要战略意义。为适应我国经济社会的发展,国家更是提出了“海洋强国......
为了增强广义低秩矩阵逼近(Generalized Low Rank Approximations of Matrices,GLRAM)的鲁棒性与稳定性,提出稳定广义低秩矩阵逼近......
随着科技的发展,手持录音设备用户数量迅速增长,在生活场景下录制音乐变得越来越普遍。因此越来越多的公司提供生活场景下的音乐识......
主成分分析是解决大规模科学问题的有力工具,在信号处理、图像处理、计算机视觉、机器学习等领域有广泛的应用。对于混有高斯白噪......
为提高非均匀噪声下波达方向(direction of arrival,DOA)角估计算法的估计精度和分辨率,基于低秩矩阵恢复理论,提出了一种二阶统计......
评分矩阵（rating matrix）的特点是高维、稀疏、低秩，对其研究的主要方法是低秩矩阵恢复。对这些算法而言，不同评分矩阵的秩，会得到不同......
将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR)理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏......
在无线传感器网络(WSN)节点轨迹拟合中,由于频繁传输传感器节点的位置信息会增加网络能量消耗,为解决上述问题,提出一种低秩矩阵恢......
对传感节点的位置和轨迹信息进行更新和管理，是传感节点可移动的无线传感器网络系统的主要特征，传感节点的位置和轨迹信息频繁传输会......
随着测井技术的发展，各大油田采集和存储的测井数据量呈井喷式增长，并存在大量冗余和噪声，在进行油气层识别前必须对测井数据进行压缩......
针对非制冷红外焦平面探测器面阵规模较小,难以获取大尺度红外图像的问题,提出一种基于低秩矩阵恢复和邻域嵌入的单幅红外图像超分......
复杂应用场景中,光照变化、遮挡和噪声等干扰使得将像素特征作为相似性度量的识别算法的图像类内差大于类间差,降低了人脸识别性能......
当弹载导引头雷达检测运动目标时，由于海杂波谱严重扩展，和差波束空时自适应处理（∑△-STAP）方法抑制海杂波能力非常有限，提出了一种基......
针对冲击噪声下因接收信号二阶及以上矩不存在而产生性能恶化的问题,提出一种基于QR分解和鲁棒性主成分分析法(QR-RPCA)的双基地多......
低秩矩阵补全的相关问题在机器学习、图像处理、视频去噪等领域受到极大关注,在假设数据低秩的情况下,使用矩阵补全可以估计缺失数......
提出一种多任务稳健主成分分析方法，用以结合多视觉特征实现运动目标分割．给定由多类型特征矩阵描述的视频数据，将它分解为低秩和稀疏......
当训练和测试图像同时受到污损时,人脸识别的性能会急剧下降。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸识别算法。首先利用鲁棒主成分......
为了解决精准农业中作物器官的自动提取问题,以玉米雄穗为例,提出一种基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法。作物生长图像是由......
针对现有图像超分辨率重建算法收敛速度慢、易受噪声影响的问题,结合低秩矩阵恢复与稀疏重建理论,提出了一种新的单幅图像超分辨率......
针对现有的鲁棒主成分分析(RPCA)方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况,提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主......
针对低秩矩阵恢复需要求解大规模矩阵核范数奇异值分解,计算复杂度高的缺陷,提出基于非负矩阵分解的低秩矩阵恢复模型。新模型通过......
针对合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声的特点,提出了一种基于低秩矩阵恢复的SAR图像相干斑抑制算法。该算法首先对SAR图像进行对数变......
针对传统稠密轨迹行为识别法不能很好地区分行为区域和背景的问题,提出一种运用显著性检测的行为识别方法。考虑到视频显著性在较......
人体运动捕获数据是一种新型的多媒体数据,在电影、游戏、机器人等领域都得到了广泛的应用。该数据在每一个捕获时间点记录人体所......
近年来,生命科学的快速发展受益于超高分辨成像技术的更新换代,而通过成像技术获取组织结构和功能信息是生物医学检测的关键手段之......
计算机断层成像(Computerized Tomography,CT)是一种先进的医学影像成像技术,能够以非接触、无损坏的方式探测到物体内部的结构形......
作为二维数据集的常用处理技术,广义低秩矩阵逼近可有效地约简维数、提取特征和移除噪声。在现有的工作中,通常在低秩分解之前将输......
