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高维数据的主要特征是样本量大以及维数高。正则化技术是用于处理高维数据的重要研究工具之一,其广泛应用于统计学、信号处理、机......
近年来,深度学习技术的飞速发展,越来越多的人工智能产品也能落地了。伴随着深度学习技术在安防监控,银行金融,自动驾驶等安全敏感......
荧光分子断层成像(FluorescenceMolecularTomography,FMT)作为一种光学的分子影像技术可通过荧光标记探针进行活体三维成像,从而反......
随着因特网的日益普及,移动通信的迅猛发展,以及各种多媒体业务(如高清电视、视频监控、视频检索、数字图书馆等)的涌现,在模式识......
稀疏学习是一个横跨机器学习、统计估计、信号处理等多个领域的关键技术，其在模型选择、稀疏编码、压缩感知等重要问题中发挥着关键......
近年以来,随着人工智能应用的普及,作为其最核心技术之一的深度学习引起了学术界和工业界的广泛关注.无论是在计算机视觉、自动驾......
成像是获取光场与物理世界中各种物质的相互作用。经典相机只能获取光场在焦平面上的二维投影,缺失了角度信息。近年来,光场成像作......
随着移动互联网技术和摄像设备的快速发展,多媒体数据呈爆发式增长,人们通过图片来表达评论,传递情绪的方式也越来越常见。视觉内......
人工智能的快速发展离不开机器学习的研究。在早些年,受限于硬件设备的计算能力,机器学习只能用于处理一些简单的分类和回归问题。......
相位成像的关键是相位恢复。由于相位信息的丢失,相位恢复通常是不适定的,如何利用合适的先验信息进行相位恢复是一个重要问题。该......
目前普遍使用的基于等照度线的优先权图像修复算法,不能快速准确地确定待修复图像的结构位置。提出利用破损区域边缘图像块的灰度......
传统相关处理算法不能完全解决宽角合成孔径雷达(WASAR)成像中目标的散射特性随观测角度变化的问题。稀疏信号处理为该问题提供一......
针对稀疏分类模型中存在着非连通的组结构, 为提高模型的表示能力, 提出一种非连通的动态组结构稀疏人脸识别方法. 该方法采用组合......
目标成像是防空反导、空间监视、战场侦察等作战力量的共性核心技术,雷达可全天时、全天候对目标高分辨成像,是获取目标尺寸、结构......
现代科学技术的迅猛发展让越来越多的先进技术融入于机械设备的故障诊断领域,并取得了令人惊叹的成绩,这使当今的故障诊断上升到了......
介绍一种新的稀疏表示人脸识别模型,在经典的稀疏表示分类模型基础上,利用数据字典的结构信息,考虑算法实现的可行性,提出了一种分......
光谱图像在国防科学研究和军事应用领域均有着重要需求。传统的光谱图像获取方法存在系统资源开销大，数据传输压力大的缺点。压缩感......
压缩感知是一种新兴的信息采样技术，它利用信号的稀疏性，在远小于奈奎斯特采样速率的条件下进行采样，然后通过非线性重构算法准确地重......
针对结构稀疏表示识别算法中稀疏准则的选择以及字典内块的划分两个重要问题,提出两种改进的结构稀疏表示识别算法。首先,针对结构......
利用编码复杂度表示数据的结构稀疏度,通过降低编码复杂度实现结构稀疏.在稀疏表示分类模型的基础上,通过聚类排序的方法构造结构......
多视图学习通常基于两个重要原则:一致性原则和互补性原则。视图的一致性源自所有视图间的共享信息;而视图的互补性源自不同视图的......
3维多输入多输出（3D-MIMO）系统能有效提升频谱效率,提高系统容量。但用户数和天线数的剧增,无法保证所有用户的导频都正交,给3D-MIMO......
