鲁棒主成分分析相关论文
随着信号采集技术的发展,采样数据的数量和维度正在高速地增长着。鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis,RPCA）由于......
扫描隧道显微镜（STM）是一种原子级的表面成像仪器,它因其纳米级别的超高空间分辨率而在各个学科领域有着十分广泛的应用。其在TERS技......
鲁棒主成分分析（Robust principal component analysis,RPCA）能够从一个数据矩阵中分离出一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵,形成对特定应......
为了从高维的数据中挖掘其内在的价值,并提高数据分析的时间效率,需要提取高维数据的低秩特征。主成分分析算法能够提取数据的低秩......
背景减除技术是视频监控领域的重要技术之一,其从视频中减去背景,从而提取运动前景。近年来,鲁棒主成分分析（Robust Principal Comp......
数字水印作为保护信息安全、实现防伪溯源和版权保护的有效方法,是信息隐藏技术研究领域的重要分支和研究方向。在本文中,我们主要......
北极地区以其丰富的资源储备和特殊的地理位置受到了越来越多的关注。随着全球气候的变暖,世界各国在北极地区的活动也愈加频繁,各......
复杂环境中的目标检测受到很多因素的影响,传统的鲁棒主成分分析(RPCA)无法从受干扰的数据中获得最低秩表示,为此,提出了一种融合l......
针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、......
传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非......
针对目前多聚焦图像领域算法研究的不足,提出改进的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法。和以往的全卷积神经网络模型相比,改进的网......
语音通话过程中不可避免受到各种环境噪声的影响,严重影响了语音技术的实际应用。语音增强技术是解决噪声污染的有效途径，但是由于......
自由视点电视作为多视点成像最重要的应用，为用户提供了可以交互选择场景观看角度的能力，打破了只能从摄像机视点观看的限制，增强了传......
图像去噪是图像处理领域的重要研究内容,研究人员针对各种不同的噪声陆续提出了多种有效的图像去噪方法。由压缩感知扩展出的低秩......
随着计算机技术和医学影像技术的迅猛发展,供临床医生诊断的医学影像设备类别与日俱增。由于各类传感器具有迥然不同的成像原理导......
运动目标检测是智能分析的第一步,实际应用中除了行人和车辆等一些常见的运动目标外,还有一些运动小目标需要检测。此外信息的采集......
近年来,遥感成像技术成为了众多国家和科研机构的重点研究方向,但是受技术限制,大多数遥感图像无法避免拍摄图像被云层覆盖。因此,......
如何从含有异常值点或噪声污染的部分观测数据中有效地恢复出低秩部分,这一问题的实现可以广泛地应用于现代社会生活中,包括机器学......
纠错问题是机器学习中非常重要的一个主题。在现实情况下获得的数据都或多或少的包含着一些损坏的部分,如何处理这部分损坏的数据......
运动目标检测技术作为监控视频处理的重点研究内容,近年来倍受关注,是诸多专家学者的热点研究问题。该技术旨在快速、准确的将运动......
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......
微小裂缝检测对于桥梁的健康运营具有重要意义。基于布里渊光时域分析技术的分布式光纤传感器能够以较高的空间分辨率和灵敏度,测......
随着信息处理技术、数据采集技术的不断发展和大数据时代的到来,人们可获得信息的途径越来越多,信息量也越来越大。鲁棒主成分分析......
随着科学技术的不断发展,大数据分析及其处理技术在社会生产和生活的各个领域发挥着越来越重要的作用。当今社会,人们对信息的需求......
针对雨雪天气条件下的运动目标检测受到天气的影响较大,提出一种融合全变分(TV)正则化和Rank-1约束鲁棒主成分分析(RPCA)模型的视......
鲁棒主成分分析作为统计与数据科学领域的基本工具已被广泛研究,其核心原理是把观测数据分解成低秩部分和稀疏部分.本文基于鲁棒主......
针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解......
人脸识别一直以来都是图像处理领域中的研究热点,具有广阔的应用前景。它是生物识别技术中的一种,具有简便性、非接触性和不侵犯个......
随着机器人技术的快速发展,移动机器人因为其工作范围大、适用工作环境广泛和灵活移动等优点,在工业和服务业等领域等被广泛应用。......
随着视频获取技术和互联网的飞速发展，视频迅速成为人们日常生活中信息来源的重要载体。视频数据量正处在指数级的增长状态，巨量的视......
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......
鲁棒主成分分析也称作低秩矩阵恢复、主成分追求和秩-稀疏非相干性分解等，是近年来新提出的一个衍生于压缩感知理论的凸优化问题，其......
摘要：矩阵填充的要领是通过低秩矩阵中的已知要素还原出该矩阵的其他未知要素的进程.这几年，关于矩阵填充方法的理论研究成为压缩感......
针对携带污染噪声的指静脉图像中背景区域、静脉区域和噪声区域的稀疏特性,提出一种改进的指静脉图像去噪算法。利用指静脉稀疏结......
目的为降低FDK图像中条形伪影对相位间运动变形场准确估计的影响,提出了基于鲁棒主成分分析(RPCA)的运动补偿重建算法。方法基于RP......
为了加速动态核磁共振成像的重建，并提取动态组织部分，提出一种基于将稀疏和低秩先验分离的重建方法。算法利用鲁棒主成分分析法，将动......
由于采用矩阵的表示形式会破坏视频数据的原始空间结构,针对这一问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法。首先运用自......
为了实现在监控视频中对人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标提取过程中容易出现"空洞"现象,提出了一种鲁棒主......
根据歌声拥有不同于谐波乐器和打击乐器信号的波动性特征,提出一个串联两阶段的单通道歌声增强算法.在这个框架下,首先用稀疏低秩......
针对现有显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出了一种新颖的图像显著区域检测方法,该方法结合了边缘盒粗定位和低......
本文研究了受到非高斯噪声污染及边框信息不完整的车牌图像校正的问题.利用鲁棒主成分分析与旋转变换结合的方法,获得了更具普适性......
频谱检测技术是认知无线电的一项关键技术,传统的频谱检测方法或依赖于先验信息,或受限于低信噪比和运算复杂度的影响,在实际应用......
传统的鲁棒主成分分析模型能较好地解决视频前景检测问题.但是,若该模型的假设条件不能满足,算法性能会变差.针对此问题,本文提出......
视频中的大部分文本,特别是标题字幕会与背景有较强的对比,另外,部分文本会做线性运行或不规则运动,针对上述两种情况,提出了基于......
鲁棒主成分分析(Robust principal component analysis,RPCA)模型中秩函数和L0范数的求解是非确定性多项式(Nondeterministic poly......
