联合表示相关论文
近年来,国民经济飞速发展的同时,也使得城市道路交通中的来往车流量急剧上升,加重了城市负荷,给城市管理带来了巨大的挑战。因此,......
软件缺陷预测技术利用软件开发的历史数据来预测未知软件模块的缺陷信息,能提高软件测试效率。联合表示分类算法中放宽了系数稀疏......
图像分类与人脸识别是计算机视觉分析领域的重要研究方向,其在人机交互、智能交通、军事安全等领域均具有重要的应用价值。稀疏表......
针对单样本问题,基于相同类别的人脸变化信息应有相似的稀疏编码这一事实,提出结构化稀疏变化字典学习方法,以得到较好的共享类内......
自动问答系统对用户自然语言方式提出的问题,给出快速准确的答案,引起了学术界与工业界的广泛关注。问题分类任务通过自动判断问题......
事件检测作为事件抽取的一个子任务,是当前信息抽取的研究热点之一。它在构建知识图谱、问答系统的意图识别和阅读理解等应用中有......
针对稀疏表示目标检测理论中稀疏度难以确定的问题,本文将联合表示应用于目标检测,提出了一种新颖的目标检测算法,并给出了该算法......
稀疏表示分类方法在训练样本空间较大的情况下具有良好的分类效果,但是计算的时间成本较高。针对此问题,考虑构造对重构样本的l2-......
在图像分类识别中,对于同一目标的不同图像,其训练样本和测试样本在同一位置的像素强度通常不同,这不利于提取目标图像的显著特征......
针对高光谱图像目标检测问题,提出了一种基于自适应核联合表示的高光谱图像异常检测方法.相比于稀疏表示强调系数向量的稀疏性,基......
稀疏表示分类方法在训练样本空间较大的情况下具有良好的分类效果,但是计算的时间成本较高。针对稀疏表示方法的此问题,考虑构造对......