低秩恢复相关论文
随着科学技术的迅速发展,便携智能设备、无人机以及遥感卫星等设备在拓宽了我们认知世界能力的同时也为我们提供了维度更高、结构......
随着网络技术和数字信息化技术的迅速发展,图像去噪渐渐成为了应用于计算机视觉和图像处理范畴中非常重要而且基础的课题。低秩张......
噪声作为一种特殊的数据形式伴随着信号的出现而出现,其按概率密度函数可分类为高斯噪声、椒盐噪声、伽马噪声、瑞丽噪声等。图像......
利用机械振动信号来估计振源对机械系统的优化设计、振动噪声控制、状态监测和故障诊断等有着重要意义。工作中的机械系统受到来自......
目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信......
为了解决人脸识别中训练样本和测试样本都被随机噪声和遮挡干扰的问题，基于两阶段稀疏表示的鲁棒人脸识别算法被提出。训练样本中的......
针对现有方法不易确定划分高光谱图像子块的大小和个数,仅考虑子块内低秩性等不足,提出一种结合地物类别和低秩特性的高光谱图像降......
人脸识别问题是模式识别中的一个研究热点,人脸识别因为其便利性被广泛应用于身份认证,破案侦查等对安全性要求较高的场所。人脸识......
人脸识别以其友好性和便捷性,成为生物识别的研究热点。基于稀疏表示人脸识别方法因诸多优点受到广泛关注,本文基于国内外相关学者......
近些年来,人脸识别因其广阔的应用前景成为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一,随着压缩感知编码理论的提出,基于稀疏编......
机器人视觉系统是模拟人眼的视觉系统,采集各种场景的图像信息,在实际应用上起着关键性的作用。由于机器人视觉系统在获取图像的过......
网格去噪是数字化设计与制造中非常经典但是至今仍然没有得到很好解决的一个问题。随着各种扫描设备的发展,人们获得三维数据也更......
生物特征识别技术是指通过人体的生理特征或行为特征来完成个人身份鉴别的一项技术。人耳识别技术作为生物识别中的一个分支,因其......
该文针对有限次采样导致传统波达方向角(DOA)估计算法存在较大估计误差的问题，提出一种基于稀疏低秩分解(SLRD)的稳健DOA估计方法。......
在数据分析与处理领域中，一个最基本的任务是找到一个好的数据表示。好的数据表示可以有效揭示数据的潜在信息，例如主要成分、隐含概......
目的低秩矩阵恢复是通过最小化矩阵核范数来获得低秩解,然而待恢复低秩矩阵相关性低的要求往往会导致求解不稳定的情况。方法针对......
针对人脸识别在有遮挡、表情、光照的变化或受到噪声污染时鲁棒性变差问题,提出一种基于稀疏表示与特征融合的人脸识别算法。首先......
阵列天线方向图综合技术在智能天线设计中具有重要作用,其中均匀阵列的方向图综合问题一直是智能天线领域的研究热点。为解决等间......
针对人脸识别中存在遮挡、光照、表情变化等问题,提出了一种基于改进的鲁棒主成分分析的人脸识别算法,它利用人脸的稀疏误差成分准......
在获取到的人脸图像不完备以及人脸图像在有遮挡、光照、表情的变化或受到噪声污染时,识别率就会变得十分低,针对这一问题,本文提......
压缩感知理论是近年来信号处理领域的国际热点问题之一,它的研究已渗透到数学和诸多工程科学领域。其中,基于稀疏表示的人脸识别是......
传统的低秩恢复算法在识别有混合污染的人脸图像时,通常只对污染部分进行一种类型的约束,并不能很好地恢复出干净的样本。针对这种......
计算机辅助诊断和手术规划系统在肝癌疾病的诊断和治疗等方面发挥着越来越重要的作用。CT图像因其具有高分辨率和高信噪比而被广泛......
随着数码相机、智能手机、智能监控系统等移动设备的普及,人脸识别技术逐渐应用在当今社会的各个领域。但在实际场景中的光照、表......
图像信息是人类获取信息的主要途径之一,因此图像质量的好坏直接影响到人类提取信息的准确程度。由于外界环境的影响及图像获取设......
显著目标检测旨在快速地辨别自然图像的显著区域.为了更完整地将图像的显著区域与背景分离,根据低秩恢复理论提出基于迹表示和正则......
随着现代科学技术的不断进步，计算机性能的不断提升和研究者的深入研究，模式识别问题的应用研究已经成效显著。例如，通过人脸识别辨别......
针对人脸图像中表情变化、遮挡、光照的问题,本文提出了一种新颖的基于低秩分块稀疏表示的人脸识别算法。该算法采用了一种新的结......
人脸识别技术是目前模式识别领域的一个重要研究方向，因其非接触性，易于接受，不易发现且识别率较高等优点被广泛地应用到社会各个领域......
该文针对有限次采样导致传统波达方向角(DOA)估计算法存在较大估计误差的问题,提出一种基于稀疏低秩分解(SLRD)的稳健DOA估计方法......
