L1范数相关论文
在成像系统高度发达的今天,红外光成像在其中扮演着重要的角色。由于红外光成像系统可以通过红外探测器感知目标的红外热辐射并反......
子阵技术是大型相控阵系统成本控制的关键手段,文中介绍了基于凸松弛优化的两类非规则子阵设计方法.首先,建立了子阵划分模型;然后......
针对传统CNN在有遮挡人脸识别中计算量大的问题,文中以L1-2DPCA为基础,提出了一种用于人脸识别的新型PCANet深度学习网络.该网络以......
针对传统基于噪声方差的图像拼接篡改检测算法鲁棒性差的问题,本文提出一种基于L1范数鲁棒估计的新型图像篡改检测方法.该算法首先......
微分相位衬度成像及其计算层析(CT)技术是近年出现的无损检测新方法。但是,相位衬度CT往往需要对样品进行多次扫描,这必将导致非常......
微分相位衬度计算机层析成像法(DPC-CT)是一种新的X射线无损检测方法。与传统方法相比,该方法在检测弱吸收物质时优势明显。但DPC-......
为克服传统电阻抗成像(EIT)中L2范数成像边界模糊的问题,引入L1正则化范数组成混合全变差(HTV)正则化罚函数。基于原始对偶内点方......
长导线源半航空瞬变电磁正则化反演正则项通常采用L2范数,其拟合结果较光滑,不能有效刻画层界面信息。针对层状介质陡变模型实现正......
为了更好的预测地基沉降趋势,弥补传统最优加权几何平均组合预测方法存在预测误差平方后会被"放大"或"缩小"的不足,提高预测模型精......
设计了一种基于L1范数的总变分正则化超分辨率图像序列重建算法。采用L1范数对重建图像保真度进行约束,利用总变分正则化克服重建......
一次波L1范数最小化的多次波自适应相减方法,简称L1方法,是基于匹配滤波器设计的多次波自适应相减算法中的一种常用方法。当一次波......
地震图像增强是指按特定的需要采用特定方法突出图像中的某些信息,同时削弱或去除无关信息,或将原图转换成一种更适合人或机器处理......
随着传感检测和信号处理技术的发展，在实际应用中，经常需要通过传感器来获取各种有用信号，而这些有用信号通常与其它源或噪声混叠在一......
在传统的机器学习分类方法中，将只通过未标记样本进行分类的方法称为无监督分类，如聚类方法，无监督分类方法所取得的分类精度通常难以......
随着互联网技术的发展,电子邮件系统逐步取代了传统的邮件通信系统,成为人们日常生活中不可或缺的一个部分。但是,一些人受到金钱......
利用脑肿瘤图像处理技术进行计算机辅助诊断,不仅能够大幅度提升医生对脑肿瘤患者进行颅脑检查的效率和准确度,而且对于提高脑肿瘤......
在道路病害检测中，由于摄像机多处于野外环境，通常摄像设备较为简陋，获取的道路图片分辨率较低。同时由于硬件成本较高，且成像系统本身......
视频内容的分析与理解往往基于对视频中目标对象的空间、运动特征进行感知。然而,在实际拍摄的视频中,目标对象的真实运动轨迹往往......
支持向量机(SVM:Support Vector Machine)是在最小化经验误差的同时,通过最大化间隔实现结构风险最小化的目的,现已在机器学习、模......
二维形状的描述与匹配是一直是众多计算机视觉和模式识别领域学者研究的热点,在图像检索、医学影像、产品识别等多个工业领域和科......
盲源分离(Blind Source Separation,BSS)技术,越来越成为信号处理领域中的重点关注问题。“盲源分离”这一概念的最初提出,主旨是......
边缘保持图像平滑是很多计算机视觉和图形学算法的关键步骤,基于l_1范数的边缘保持图像平滑算法是现有算法中性能较好的一种,但是......
低秩矩阵分解(或低秩矩阵重构)作为一种高维数据处理工具,被广泛应用在计算机视觉,机器学习,图像处理等领域中。然而在绝大部分的......
microRNA(miRNA)是一类由大约20到24个核苷酸组成的微小RNA,其在人体的基因表达水平上发挥重要调控作用。已有研究表明,miRNA与多......
学位
对于一个连续优化模型来说,通常它由两部分变量构成,一部分变量是参数变量,另一部分变量是决策变量.所谓一个正问题,即当参数变量......
随着量子相干性在诸多领域扮演着重要的角色,对量子相干性的量化也变得非常有必要.2014年Baumgratz,Cramer和Plenio等人提出了度量......
质量相关的过程监控在工业生产中起着重要作用。偏最小二乘(PLS)算法可以通过建立过程变量和质量变量之间的关系进行过程监控,因此......
全景视觉系统(Omni-directional Vision System,ODVS)因为其特殊的曲面反射镜,能在一次拍摄过程中获取周围水平方向360度,垂直方向......
模式识别旨在根据研究对象的特征或属性,利用计算机来模拟或实现人的学习及辨识能力。而特征提取是模式识别所研究的关键问题之一,......
滤波理论在现代信息技术领域占据着举足轻重的地位,信号的获取、传输,以及处理和存储,都离不开滤波技术。通过优化方法来设计多速......
为显著提高对稀疏系统的辨识性能,提出了一种自适应算法。该算法将与稀疏性有重要关系的l1范数引入LMS算法的代价函数中,并导出新......
在本论文中，我们对L1正则化的广义线性模型引入一种路径-随从算法。L1正则化程序非常有用是因为它实际上是根据对系数的L1范数的惩......
设S是一个有限整数集，FS（θ）=Σa∈Seπia0是它的指数和。McGehee，Pigno，Smith和Konyagin已经独立地证明了，对一些绝对正实数c，不等式FS(......
针对遥感图像数据具有的高维数、非线性以及海量无标记样本的特性,提出了一种基于混合熵和L1范数的概率型最小二乘支持向量机分类......
期刊
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
一次波L1范数最小化的多次波自适应相减方法,简称L1方法,是基于匹配滤波器设计的多次波自适应相减算法中的一种常用方法.当一次波......
讨论方体中的堆积(packing),即如何在方体中放置n个点,使得它们之间的最短距离最大.使用的距离是由L1范数诱导出来的,这正类似于纠......
期刊
在反演谱分解问题中,一个核心内容是如何寻求最优解,得到最优解首先得构建一个合适的数学模型,本文采用带有L1规则化的L2范数约束......
考虑到人脸识别中全局与局部信息的互补作用,提出基于全局和分离部件相结合的双L1稀疏表示人脸图像识别算法.首先在L1稀疏表示的基......
多基线相位解缠绕问题可以转化为求解L1范数优化问题的最优解,然而L1范数多基线相位解缠绕算法存在内存需求量大的问题,且对噪声严......
文章在最大后验概率(MAP)随机正则化理论框架下,采用L1范数来构造数据保真项,同时为了更好的保持重建图像边缘,在结合双边滤波(BTV......
现有一类分类算法通常采用经典欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度不能较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,从而影响这......
针对内距离形状上下文(inner-distance shape context,IDSC)和轮廓点分布直方图(contours points distribution histogram,CPDH)在......
为准确检测和分离电力系统中日益严重的谐波污染,提出基于稀疏盲分离的谐波分析方法。首先利用延迟采样构建两路观测信号,建立电能......
文章提出了一种基于L1-L2混合噪声模型(HNM)方法用于图像、视频的超分辨重建,该方法有效利用L1范数在突变区域较好保持图像边缘信......
针对非负矩阵分解（NMF）相对稀疏或局部化描述原数据时导致的稀疏能力和程度比较弱的问题,提出了L1范数约束正交子空间非负矩阵分解方......
