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搜索资源列表

  1. snow分类器 稀疏表示分类器

  2. 用于稀疏表示的线性分类器~可对稀疏表示的字典进行分类训练以及测试~

  3. 所属分类：其它

  1. 图像分类算法

  2. 这是09年发表在计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上的论文源码，里面包含了图像分类的基本方法，对于图像分类效果非常好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-14
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：ftutor

  1. 基于稀疏表示的人脸识别

  2. 基于稀疏表示的人脸识别，John Wright的大作。采用L1范数最小化来稀疏重构权重，再根据各类重构误差最小进行分类。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-17
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：joysbc

  1. 基于稀疏编码的图像分类

  2. 基于稀疏编码，低秩和空间解码的图像分类技术的参考资料

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u010197251

  1. 稀疏表示分类

  2. 稀疏域模型(Sparse-Land Model)即信号的稀疏表示,它意欲用尽可能少的非0系数表示信号的主要信息,从而简化信号处理问题的求解过程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-06-23
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：vipcong816

  1. 基于稀疏表示的数字的识别（opencv工程）

  2. 1、该工程是简单的基于稀疏表示的数字识别的工程。是对于初学者的。因为我自己也是最近才学习的稀疏表示，高手就不要下拉。代码只是个人写的。用来学习：数字特征矢量的形成——传入到求解最稀疏系数函数——利用重构误差最小来实现分类的。 2、opencv中调用了求解L1范数算法的matlab文件。如果你直接打开不能运行，说明环境没有搭配好。环境的搭配的流程可以百度，如百度：如何C++调用matlab函数，如果有时间的话，我可能会写在CSDN的博客上。 3、里面main函数有详细的介绍。 4、工程本人测试过

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-09-24
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：xuluhui123

  1. 基于稀疏的人脸识别

  2. 基于稀疏的人脸识别，数据库为ORL，40个人，每人10幅图片，随机选择训练样本，剩下为测试样本。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-05-19
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：zdx892418

  1. 字典优化视频分类

  2. 基于字典优化的稀疏为了克服稀疏表示中冗余字典分类效果不佳的问题，提出了基于字典优化的稀疏表示算法"该算法制 定了新的基于稀疏表示的分类判别规则表示的视频镜头分类

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2014-06-03
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：liuzhang4

  1. 稀疏表示分类

  2. 图像，稀疏表示分类，可以用于图像分类识别

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-10-26
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：baidu_22562433

  1. 基于人脸识别分类器（SRC）的LBP算法与稀疏表达联合方法的改进

  2. 最近，基于描述子的局部二进制模式（LBP）与基于分类器（SRC）稀疏表示（SRC）成为人脸识别两个杰出的技术。初步结合LBP和SRC技术已经在文献中提出的。然而，在真实世界国家的艺术方法，遭受的“维数灾难”。在本文中，提出了一种新的LBP与Src结合的人脸识别算法。其中的维数问题的分而治之和辨别力是加强通过金字塔增强。所提出的人脸识别方法是在AR人脸数据库上的评价，产生令人印象深刻的结果。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-05-22
    • 文件大小：47kb
    • 提供者：u010673361

  1. 基于稀疏表达的海豚音类型分类11

  2. 一种称为稀疏表达分类器（sparse representation classifier, SRC）的压缩传感方法应用于宽吻海豚音类型分类。SRC算法能够利用训练音集构造一个声音字典。在分类阶段，一个未知的声音可以由训练声音集的线性组合进行稀疏表达，调用类可以由L1范数优化程序确定。研究中进行的实验显示了提出的方法与已有方法（如k-近邻和支持向量机）在区分不同声音方面的优点和局限性

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-05-22
    • 文件大小：45kb
    • 提供者：u010673361

  1. 基于稀疏表示的人脸识别方法实现

  2. 但是人脸图像易受到光照、姿态、遮挡和表情等多种因素的影响 ，识别效果也易受图像数据库大小的干扰，计算机智能识别课题的研究仍然具有较高的挑战性。目前一些学者将稀疏表示用于人脸识别，得到了国内外学者的广泛关注，其基本思想是将待分类图像表示为以训练图像本身作为基原子的字典的稀疏线性组合。在新研究的繁多方法中，基于稀疏表示的人脸识别技术拥有独特的高效性，且稀疏系数具有很好的稀疏性和可扩展性。基于稀疏表示的人脸识别拥有高识别率与强鲁棒性，可以实现高识别率、高鲁棒性、低复杂性的人脸识别方法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-05-30
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：sinat_28602923

  1. 形状指数描述的contourlet特征稀疏分类3D掌纹识别

  2. 形状指数描述3D掌纹表面特性，具有保留高质量特征的特性，Contourlet稀疏提取特征，再用分类器分类识别3D掌纹图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-02-27
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：u012366900

  1. 基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法

  2. 本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征；其次，利用PCA对提取的特征进行降维；最后，利用稀疏表达分类实现特征匹配。我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能。最后我还提供了整个过程的code。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-12
    • 文件大小：41mb
    • 提供者：hlx371240

  1. 稀疏表示分类图形识别算法

  2. 运用稀疏表示对人脸进行识别

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-03-21
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：qq_35178456

  1. 稀疏表示分类

  2. 编写好的稀疏表示分类 MATLAB代码，可以直接运行。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-24
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：fyire

  1. 稀疏和冗余在图像处理的应用

  2. 目前， 稀疏表示的应用范围基本为自然信号形成的图像、音频以及文本等， 对于非自然信号或数据的应用尚未有文献涉及。在应用方面， 可大体划分为两类： 　　基于重构的应用 　　此类应 用 有 图 像 去 噪、 压 缩 与 超 分 辨 、S A R 成像 、 缺失图像重构 以及音频修复 等。这些应用主要将目标的特征用若干参数来表示， 这些特征构成稀疏向量， 利用稀疏表示方法得到稀疏向量， 根据数学模型进行数据或图像重构。在这些应用中， 观测数据一般含有噪声。 基于分类的应用 这类应用的本质是模式识别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：qq_24599599

  1. 基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法

  2. 针对现有基于特征频率识别的矿物传送设备故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题,提出了基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法。首先,利用计算机测取设备已知故障类型的振动信号,并对其进行傅里叶变换;然后,以傅里叶变换系数构造训练字典,将待测故障类型的振动信号傅里叶变换系数在该训练字典上进行稀疏分解,求取稀疏系数;最后,利用重构信号最小误差判别故障类型。仿真和测试结果表明,该方法能有效诊断出矿物传送设备中轴承的故障类型,为煤矿传送设备的故障监测提供了一种新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：201kb
    • 提供者：weixin_38695773

  1. 面向人脸表情识别的双模板稀疏分类方法

  2. 提出一种面向人脸表情识别的双模板稀疏分类方法(DT-SRC)。该算法在用训练样本组成观测矩阵的基础上，通过添加正、负双模板构造新的观测矩阵，最后使用稀疏表示分类(SRC)进行识别。分别在JAFFE和CK人脸库中进行验证，结果表明，该算法识别准确率高，比SRC有更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：345kb
    • 提供者：weixin_38592848

  1. 使用改进的稀疏分类器进行稳健的面部表情识别

  2. 使用改进的稀疏分类器进行稳健的面部表情识别

  3. 所属分类：其它

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