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Design of good QC-LDPC codes without small girth in the p-plane 被引量:4
1
作者 Lingjun Kong Yang Xiao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第2期183-187,共5页
A construction method based on the p-plane to design high-girth quasi-cyclic low-density parity-check (QC-LDPC) codes is proposed. Firstly the good points in every line of the p-plane can be ascertained through filt... A construction method based on the p-plane to design high-girth quasi-cyclic low-density parity-check (QC-LDPC) codes is proposed. Firstly the good points in every line of the p-plane can be ascertained through filtering the bad points, because the designed parity-check matrixes using these points have the short cycles in Tanner graph of codes. Then one of the best points from the residual good points of every line in the p-plane will be found, respectively. The optimal point is also singled out according to the bit error rate (BER) performance of the QC-LDPC codes at last. Explicit necessary and sufficient conditions for the QC-LDPC codes to have no short cycles are presented which are in favor of removing the bad points in the p-plane. Since preventing the short cycles also prevents the small stopping sets, the proposed construction method also leads to QC-LDPC codes with a higher stopping distance. 展开更多
关键词 quasi-cyclic low-density parity-check qc-ldpccodes circulant matrices GIRTH stopping set stopping distance.
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低密度奇偶校验码正则化神经网络归一化最小和译码算法
2
作者 周华 周鸣 张立康 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第5期1486-1493,共8页
低密度奇偶校验(LDPC)码基于神经网络的归一化最小和(NNMS)译码算法按照网络中权重的共享方式可分为不共享(NNMS)、全共享(SNNMS)、部分共享(VC-SNNMS和CV-SNNMS)等。该文针对LDPC码在使用NNMS,VC-SNNMS和CV-SNNMS译码时因高复杂度导致... 低密度奇偶校验(LDPC)码基于神经网络的归一化最小和(NNMS)译码算法按照网络中权重的共享方式可分为不共享(NNMS)、全共享(SNNMS)、部分共享(VC-SNNMS和CV-SNNMS)等。该文针对LDPC码在使用NNMS,VC-SNNMS和CV-SNNMS译码时因高复杂度导致的过拟合问题,引入正则化(Regularization)优化了神经网络中边信息的权重训练,抑制了基于神经网络译码的过拟合问题,分别得到RNNMS,RVC-SNNMS和RCVSNNMS算法。仿真结果表明:采用共享权重可以减轻神经网络训练负担,降低LDPC码基于神经网络译码的误比特率(BER);正则化能有效缓解过拟合现象提升神经网络的译码性能。针对码长为576,码率为0.75的LDPC码,当误码率BER=10-6时,RNNMS,RVC-SNNMS和RCV-SNNMS算法相较于NNMS,VC-SNNMS和CV-SNNMS算法分别得到了0.18 dB,0.22 dB和0.27 dB的信噪比(SNR)增益,其中最佳的RVC-SNNMS算法相较于BP算法、NNMS算法和SNNMS算法,分别获得了0.55 dB,0.51 dB和0.22 dB的信噪比增益。 展开更多
关键词 低密度奇偶校验码 神经网络 归一化最小和译码 过拟合 正则化
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一种规则变量节点度LT Codes编码方案 被引量:6
3
作者 孙文珠 王洪玉 +2 位作者 祝开艳 王洁 唐震洲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1918-1924,共7页
LT Codes差错平台(Erasure Floor)由变量节点的最小度决定,规则变量节点度LT Codes能够最大化变量节点的最小度,从而降低LT Codes的差错平台.该文提出一种新的规则变量节点度LT Codes编码方法,该编码方法省去了现有方法中对变量节点度... LT Codes差错平台(Erasure Floor)由变量节点的最小度决定,规则变量节点度LT Codes能够最大化变量节点的最小度,从而降低LT Codes的差错平台.该文提出一种新的规则变量节点度LT Codes编码方法,该编码方法省去了现有方法中对变量节点度值查找表的排序操作,降低了现有方案的编码复杂度;通过对度分布的修正增加低度校验节点,使得规则变量节点度LT Codes解码瀑布区域(雪崩区域)提前.仿真结果表明该文方法与现有方法相比有效减少了编码时间,降低了成功解码所需的平均传输开销,加快了误符号率收敛速度. 展开更多
关键词 喷泉码 规则变量节点度LT codeS 差错平台 度分布
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基于ResTextCNN和自注意力机制的二进制代码漏洞检测
4
作者 武光利 唐惠莉 张静 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期367-375,共9页
为了提取更复杂的语义特征,并且确定汇编代码段中指令对任务的贡献程度,提出一种基于ResTextCNN和自注意力机制的注意力残差卷积网络(ISA-ResTextCNN)。通过自注意力机制为代码段中指令赋予权重,关注不同指令对任务的影响。使用ResText... 为了提取更复杂的语义特征,并且确定汇编代码段中指令对任务的贡献程度,提出一种基于ResTextCNN和自注意力机制的注意力残差卷积网络(ISA-ResTextCNN)。通过自注意力机制为代码段中指令赋予权重,关注不同指令对任务的影响。使用ResTextCNN在提取更深层次语义特征的同时,充分考虑输入信息,以此提高模型检测性能。在模型训练时,添加最大范数正则化可以较好地解决过拟合问题。实验结果表明,该模型可以提高二进制代码漏洞检测性能,相比较同类基准模型在准确率和F1-score上都得到了提升。 展开更多
关键词 二进制代码漏洞检测 指令嵌入网络 自注意力机制 特征提取网络 正则化
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低密度校验码在瑞利衰落信道中的性能分析 被引量:13
5
作者 孙韶辉 贺玉成 王新梅 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期1077-1082,共6页
低密度校验 (L DPC)码具有编码增益高、译码速度快、可并行译码等特点 ,是当前编码界的一个研究热点 ,但是目前已有的研究成果都集中在高斯信道上 .该文分析和讨论了 L DPC码在瑞利衰落信道下的性能 ,应用联合界技术推导了一个规则码的... 低密度校验 (L DPC)码具有编码增益高、译码速度快、可并行译码等特点 ,是当前编码界的一个研究热点 ,但是目前已有的研究成果都集中在高斯信道上 .该文分析和讨论了 L DPC码在瑞利衰落信道下的性能 ,应用联合界技术推导了一个规则码的性能限 ,并给出了仿真结果 ,且发现 L DPC码在瑞利衰落信道下也具有非常好的性能 . 展开更多
关键词 低密度校验码 瑞利衰落信道 性能分析 规则码 非规则码 计算机仿真 信道编码 通信
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稀疏约束图正则非负矩阵分解 被引量:13
6
作者 姜伟 李宏 +1 位作者 余震国 杨炳儒 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期218-220,256,共4页
非负矩阵分解(NMF)是在矩阵非负约束下的一种局部特征提取算法。为了提高识别率,提出了稀疏约束图正则非负矩阵分解方法。该方法不仅考虑数据的几何信息,而且对系数矩阵进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的乘... 非负矩阵分解(NMF)是在矩阵非负约束下的一种局部特征提取算法。为了提高识别率,提出了稀疏约束图正则非负矩阵分解方法。该方法不仅考虑数据的几何信息,而且对系数矩阵进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的乘积更新算法,并且在理论上证明了该算法的收敛性。在ORL和MIT-CBCL人脸数据库上的实验表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 非负矩阵 图正则化 稀疏编码
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低密度校验码研究及其新进展 被引量:23
7
作者 孙韶辉 慕建君 王新梅 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期393-397,共5页
对低密度校验 (LDPC)码的基本原理进行了介绍 ,包括了它的基本特性、编码方式以及可信传播迭代译码算法 .在非规则图上构造的低密度校验码和GF(q) 域上构造的低密度校验码是近年来新的研究成果 .文中对这两种性能优异的编码方法的性能... 对低密度校验 (LDPC)码的基本原理进行了介绍 ,包括了它的基本特性、编码方式以及可信传播迭代译码算法 .在非规则图上构造的低密度校验码和GF(q) 域上构造的低密度校验码是近年来新的研究成果 .文中对这两种性能优异的编码方法的性能和特点进行了分析 ,并对低密度校验码今后研究的重点和方向提出了展望 . 展开更多
关键词 低密度校验码 规则码 非规则码 通信
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稠密相对正则语言的一些性质 被引量:7
8
作者 黄磊 喻厚义 谷伟平 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期49-51,共3页
主要讨论了稠密相对正则语言的一些性质.相对于正则语言的pumping引理,给出了稠密相对正则语言的类似结论.继而证明了稠密相对正则语言都含有本原字.最后给出了稠密相对正则语言和极大码的一些联系.
关键词 稠密相对正则语言 pumping引理 本原字 极大码
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基于多径瑞利衰落信道的非规则LDPC码分析性能 被引量:2
9
作者 吴晓丽 葛建华 岳安军 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第4期47-51,共5页
分析了在静态多径瑞利衰落信道上应用于正交频分复用技术的非规则LDPC码在相同的调制方式,不同的映射模式下的误码性能,并与规则LDPC码的性能作了比较,结果显示,在静态多径瑞利衰落信道上,不同的映射模式下,非规则LDPC码的误码性能均优... 分析了在静态多径瑞利衰落信道上应用于正交频分复用技术的非规则LDPC码在相同的调制方式,不同的映射模式下的误码性能,并与规则LDPC码的性能作了比较,结果显示,在静态多径瑞利衰落信道上,不同的映射模式下,非规则LDPC码的误码性能均优于规则LDPC码的误码性能,非规则LDPC码在相同的调制方式下,格雷映射的误码性能优于自然映射的误码性能。 展开更多
关键词 规则LDPC码 非规则LDPC码 正交频分复用 和-积算法
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基于改进型正则化算法的图像融合优化研究 被引量:4
10
作者 张立东 李居尚 战荫泽 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期663-667,共5页
为了提高激光雷达融合图像的图像质量,设计了一种改进型正则化算法。该算法将稀疏表示加权编码以参数形式引入正则化算法,用于合理分配抑制噪声类型的权重以及提高算法鲁棒性。推导了包含迭代系数h与正则项参数λ的目标函数,给出了算法... 为了提高激光雷达融合图像的图像质量,设计了一种改进型正则化算法。该算法将稀疏表示加权编码以参数形式引入正则化算法,用于合理分配抑制噪声类型的权重以及提高算法鲁棒性。推导了包含迭代系数h与正则项参数λ的目标函数,给出了算法实现的具体流程步骤。实验对包含散粒噪声的融合图像进行优化,结果显示,随着h的增大图像质量提高,当h达到40后图像质量趋于稳定。当λ∈(0,0.5),随着λ的增大图像质量提高,当λ∈(0.5,1.0),随着λ的增大,图像质量下降。由此可见,本算法在h=40,λ=0.5时达到最优解,并且其时效性优于传统算法。由此可见,本算法在融合图像的图像质量增强方面具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 正则化 稀疏表示 加权编码
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基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建 被引量:5
11
作者 倪浩 阮若林 刘芳华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期911-915,共5页
基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果,但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题,提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法(online dictionary lear... 基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果,但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题,提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法(online dictionary learning,ODL),并在稀疏字典生成阶段和图像重建阶段分别设置了两个不同的正则化参数。实验中生成的目标高分辨率图像PSNR比经典的稀疏编码超分方法(sparse coding super-resolution,SCSR)平均提高了0.39 d B,在较好地恢复图像边缘锐度和纹理细节的同时有效地抑制了伪影。ODL和双正则化参数的引入,提高了字典训练的精度,使字典训练和图像重建阶段的稀疏系数独立可调,实验中能够有效地消除伪影,提升了超分辨率重建的效果。 展开更多
关键词 正则化参数 超分辨率 在线字典学习 稀疏编码 图像
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基于正则表达式的串并联机床运动控制G代码解释器研究 被引量:3
12
作者 赵俊伟 李汉超 +2 位作者 代军 陈国强 黄俊杰 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期86-91,共6页
针对不同运动控制平台的运动控制指令复杂多样,在实际数控应用中难以进行统一有效操作的问题,提出了一种在VC++开发环境下基于正则表达式的G代码解析算法,根据现有的串并联机床的控制硬件与软件,针对其使用的运动控制卡进行设计开发,建... 针对不同运动控制平台的运动控制指令复杂多样,在实际数控应用中难以进行统一有效操作的问题,提出了一种在VC++开发环境下基于正则表达式的G代码解析算法,根据现有的串并联机床的控制硬件与软件,针对其使用的运动控制卡进行设计开发,建立与数控G代码之间检查、解释、转换的解析机制。实现对所输入需执行G代码的编译,最终转化为控制卡能够识别的运动指令,并通过传输G代码中的运动参数,完成对机构的控制。通过在3-PRS-XY串并联机床上的电机控制试验,对电机运动所反馈的脉冲量进行记录与图表绘制,验证该G代码解释器算法的正确性与有效性,利用逐字符分析提高G代码检查的正确率,通过功能关键字搜索提高了代码转化效率,对串并联机床的数控系统开发具有借鉴意义。 展开更多
关键词 正则表达式 解析算法 运动控制卡 G代码
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鲁棒的正则化编码随机遮挡表情识别 被引量:4
13
作者 刘帅师 郭文燕 +1 位作者 张言 程曦 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期261-268,共8页
为了提高随机遮挡下人脸表情的识别率,提出一种新的人脸表示模型,即鲁棒的正则化编码,通过正则回归系数对给定信号进行鲁棒回归。首先,为了减少遮挡对人脸表情识别系统的影响,待识别表情图像的每个像素点将被分配不同的权重;然后,由于... 为了提高随机遮挡下人脸表情的识别率,提出一种新的人脸表示模型,即鲁棒的正则化编码,通过正则回归系数对给定信号进行鲁棒回归。首先,为了减少遮挡对人脸表情识别系统的影响,待识别表情图像的每个像素点将被分配不同的权重;然后,由于被遮挡部分像素点应分配较小的值,通过连续迭代直到权重收敛于设定的权重阈值;最后,待测图像的稀疏表示将通过最优权重矩阵计算,且待测表情图像分类结果由训练样本逼近待测图像的最小残差决定。应用该方法在日本的JAFFE表情数据库和Cohn-Kanade数据库上取得较理想的结果,且实验结果表明该方法对随机遮挡表情识别具有鲁棒性。 展开更多
关键词 随机遮挡 正则化编码 自动更新权重 表情识别
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线性拟等重码的结构分析 被引量:2
14
作者 符方伟 沈世镒 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期114-116,共3页
C为二元正则[n,k,d]线性拟等重码,我们证明:(1)如果n=2d,则C等价于1阶Reed-Muller码RM(k—1,1);(2)如果n≠2d,且2k-1-1为素数,则C等价于RM(k-1,1)删除第1个分量后得... C为二元正则[n,k,d]线性拟等重码,我们证明:(1)如果n=2d,则C等价于1阶Reed-Muller码RM(k—1,1);(2)如果n≠2d,且2k-1-1为素数,则C等价于RM(k-1,1)删除第1个分量后得到的线性码RM*(k—1,1).另外,利用编码理论中著名的MacWilliams恒等式给出文[1]定理1的一个新的简洁证明. 展开更多
关键词 正则线性码 线性等重码 线性拟等重码 极长码
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基于流形正则化的批量分层编码极限学习机 被引量:3
15
作者 刘彬 杨有恒 +3 位作者 刘静 王卫涛 刘浩然 闻岩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期937-943,共7页
针对极限学习机在处理高维数据时存在内存能耗大、分类准确率低、泛化性差等问题,提出了一种批量分层编码极限学习机算法。首先通过对数据集分批处理,以减小数据维度,降低输入复杂性;然后采用多层自动编码器结构对各批次数据进行无监督... 针对极限学习机在处理高维数据时存在内存能耗大、分类准确率低、泛化性差等问题,提出了一种批量分层编码极限学习机算法。首先通过对数据集分批处理,以减小数据维度,降低输入复杂性;然后采用多层自动编码器结构对各批次数据进行无监督编码,以实现深层特征提取;最后利用流形正则化思想构建含有继承因子的流形分类器,以保持数据的完整性,提高算法的泛化性能。实验结果表明,该方法实现简单,在NORB,MNIST和USPS数据集上的分类准确率分别可以达到92.16%、99.35%和98.86%,与其它极限学习机算法对比,在降低计算复杂度和减少CPU内存消耗上具有较明显的优势。 展开更多
关键词 计量学 极限学习机 高维数据 批次学习 无监督编码 流形正则化
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L_2范数正则化鲁棒编码视觉跟踪 被引量:4
16
作者 袁广林 薛模根 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1838-1843,共6页
针对基于稀疏表示的视觉跟踪计算效率低和易于产生"模型漂移"的不足,该文提出一种基于L2范数正则化鲁棒编码的视觉跟踪方法。该方法利用L2范数正则化鲁棒编码求解候选目标的编码系数,以粒子滤波为框架,利用候选目标的加权重... 针对基于稀疏表示的视觉跟踪计算效率低和易于产生"模型漂移"的不足,该文提出一种基于L2范数正则化鲁棒编码的视觉跟踪方法。该方法利用L2范数正则化鲁棒编码求解候选目标的编码系数,以粒子滤波为框架,利用候选目标的加权重建误差建立似然模型跟踪目标。为了适应目标的变化并克服"模型漂移"问题,利用L2范数正则化鲁棒编码估计当前目标的加权矩阵用于遮挡检测,根据遮挡检测结果实现模型更新。对提出的跟踪方法进行实验的结果表明:与现有跟踪方法相比,该方法具有较优的跟踪性能。 展开更多
关键词 视觉跟踪 L2范数正则化 鲁棒编码 遮挡检测
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二叉树分层和稀疏约束的SAR图像伪彩色编码 被引量:3
17
作者 卜丽静 张过 陈亚欣 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2017年第2期38-42,共5页
针对单极化SAR图像伪彩色编码问题,提出了一种基于二叉树分层和稀疏约束的伪彩色编码方法。首先,加入具有增强边缘信息和降噪效果的稀疏约束项,对SAR图像进行正则化增强方法处理,并作为彩色图像R分量;然后,利用二叉树分层方法对图像进... 针对单极化SAR图像伪彩色编码问题,提出了一种基于二叉树分层和稀疏约束的伪彩色编码方法。首先,加入具有增强边缘信息和降噪效果的稀疏约束项,对SAR图像进行正则化增强方法处理,并作为彩色图像R分量;然后,利用二叉树分层方法对图像进行粗分层,利用Otsu算法计算分层中的最优阈值,利用区域窗口的结构相似度值判断节点是否再分,将灰度图像按各层阈值分成多个子图像,再对子图像进行亮度变换重新组合,分别得到彩色图像的G和B分量。最后,直接合成RGB伪彩色编码图像。利用TerraSAR-X单极化SAR图像实验验证,证明该方法的图像细节表现较好,而且在颜色信息和边缘信息处理、降噪方面具有较好的效果。 展开更多
关键词 正则化 SAR 伪彩色编码 二叉树 稀疏约束
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基于局部特征编码的LDA铁路扣件检测模型 被引量:5
18
作者 杨飞 罗建桥 李柏林 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第2期148-152,共5页
针对潜在狄利克雷分布(LDA)模型中,视觉单词语义分辨能力弱,忽略特征之间的空间位置关系的问题,提出一种基于局部特征编码的LDA铁路扣件检测模型LC-LDA。首先,由K均值聚类图像底层特征得到视觉词典;然后,在特征编码过程中采用局部线性... 针对潜在狄利克雷分布(LDA)模型中,视觉单词语义分辨能力弱,忽略特征之间的空间位置关系的问题,提出一种基于局部特征编码的LDA铁路扣件检测模型LC-LDA。首先,由K均值聚类图像底层特征得到视觉词典;然后,在特征编码过程中采用局部线性约束编码(LLC),减小特征的重构误差;同时,结合图正则化引入特征上下文信息,保证空间相邻、外观相似的特征编码结果一致;最后,利用LDA主题模型提取图像的主题分布,并在支持向量机(SVM)中学习得到扣件类别。实验结果表明,LC-LDA中各类别的扣件图像区分性增强,漏检率和误检率明显降低。 展开更多
关键词 铁路扣件检测 主题模型 局部线性编码 图正则化 空间信息
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波前编码离轴三反光学系统图像复原 被引量:2
19
作者 闫锋 张学军 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期549-554,共6页
波前编码技术是一种新兴的"光学-数字"一体化成像技术,可以使光学系统在保持相对孔径及视场角不变的情况下将焦深扩展至原来的10倍左右。然而这种焦深扩展是以降低图像质量为代价的,因此,要通过数字图像处理的手段对由CCD直... 波前编码技术是一种新兴的"光学-数字"一体化成像技术,可以使光学系统在保持相对孔径及视场角不变的情况下将焦深扩展至原来的10倍左右。然而这种焦深扩展是以降低图像质量为代价的,因此,要通过数字图像处理的手段对由CCD直接采得的图像进行复原,使最终图像质量接近正常水平。介绍了一种针对这类图像的全新的图像复原方法,通过光学设计软件来求取复杂的点扩散函数,在复原过程中引入了正则化因子。应用该方法并对由一个应用波前编码技术的离轴三反光学系统所成的模拟像进行了复原,得到了很好的效果,复原图像的NMSE优于0.019,PSNR优于23.7。而且修改滤波器的某些参数可以使复原图像更适合于人眼观察。 展开更多
关键词 图像复原 波前编码 点扩散函数 维纳滤波 正则化
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有监督低秩子空间恢复的正则鲁棒稀疏表示人脸识别算法 被引量:2
20
作者 胡正平 白帆 +1 位作者 王蒙 孙哲 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第11期1299-1307,共9页
针对训练样本和测试样本均存在光照及遮挡时,破坏图像低秩结构问题,本文提出基于监督低秩子空间恢复的正则鲁棒稀疏表示人脸识别算法。首先,将所有训练样本构造成矩阵D,对矩阵D进行监督低秩矩阵分解,分解为低秩类相关结构A,低秩类内差... 针对训练样本和测试样本均存在光照及遮挡时,破坏图像低秩结构问题,本文提出基于监督低秩子空间恢复的正则鲁棒稀疏表示人脸识别算法。首先,将所有训练样本构造成矩阵D,对矩阵D进行监督低秩矩阵分解,分解为低秩类相关结构A,低秩类内差异结构B和稀疏误差结构E;然后用主成分分析方法找到类相关结构A低秩子空间的变换矩阵;再通过变换矩阵将训练样本和测试样本投影到低秩子空间;最后,在低秩子空间中,通过正则鲁棒稀疏编码进行加权分类识别。在AR和Extended Yale B公开人脸数据库上的实验结果验证本文算法的有效性及鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 低秩分解 主成分分析 正则鲁棒编码
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