稀疏表示

稀疏表示人脸识别

前段时间看了下马毅老师的稀疏表示人脸识别的文章，马毅老师第一次将稀疏表示成功的应用到人脸识别中，虽然有很多可以进一步改进的地方，但是这篇文章还是有很高的应用创新价值的。
皓月祥云·2014-08-17 11:31

MP算法和OMP算法及其思想

1.信号的稀疏表示(sparserepresent
luxialan·2014-08-16 10:00

图像检索中为什么仍用BOW和LSH

去年再早些时候，又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型，当时的相关论文几乎一致地得出结论，这些稀疏表示的
wishchin·2014-06-30 12:00

稀疏表示

稀疏表示最重要的思想即是，在一个足够大的训练样本空间内，对于一个类别的物体，可以大致的由训练样本中同类的样本子空间线性表示，因此在当该物体有整个样本空间表示时，其表示的系数是稀疏的。
千年寒冰1990·2014-06-25 20:26

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

问题背景    信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如，最简单的JPEG图像压缩算法。
chlele0105·2014-06-19 17:00

稀疏表示

稀疏表示最重要的思想即是，在一个足够大的训练样本空间内，对于一个类别的物体，可以大致的由训练样本中同类的样本子空间线性表示，因此在当该物体有整个样本空间表示时，其表示的系数是稀疏的。
linyigreat·2014-06-18 09:03

BOW和LSH的一点理解

去年再早些时候，又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型，当时的相关论文几乎一致地得出结论，这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果。
姜文晖·2014-06-05 17:24

BOW和LSH的一点理解

去年再早些时候，又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型，当时的相关论文几乎一致地得出结论，这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果。
jiang1st2010·2014-06-05 17:00

Sparsity稀疏编码（一）（值得阅读）

稀疏表示的来源，说得很好，留着看。
OPPOA113·2014-05-09 10:00

MP算法和OMP算法及其思想

1.信号的稀疏表示(s
xulinshadow701·2014-04-04 05:00

Spatial Pyramid 小结

稀疏编码系列：（一）----SpatialPyramid小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparsecoding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型---
tiandijun·2014-03-22 21:00

MP算法和OMP算法介绍

1.信号的稀疏表示(sparserepresentationofsignals)     预设一个过完备字典矩阵，矩阵每列表示一种原型信号的原子。可将一个信号y表示成这些原子的稀疏线性组合。
u010545732·2014-03-01 16:00

MP算法和OMP算法及其思想

1.信号的稀疏表示(sparserepresent
chlele0105·2013-11-26 16:00

K-SVD Algorithm

K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。
Vincent乐·2013-11-22 17:15

K-SVD Algorithm

K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。
chlele0105·2013-11-22 17:00

MP算法和OMP算法及其思想

1.信号的稀疏表示(sparserepresent
todayq·2013-11-20 17:00

EfficientMisalignment-Robust Representation for Real-Time Face Recognition

摘要用于鲁棒人脸识别的稀疏表示技术在今年来得到了广泛的研究。最近，非对齐的，带有遮挡或其它变化的人脸识别采用对齐鲁棒性的稀疏表示（RASR）方法已取得了有趣的成果。
todayq·2013-11-13 15:00

稀疏表示step by step

声明：本人属于绝对的新手，刚刚接触“稀疏表示”这个领域。之所以写下以下的若干个连载，是鼓励自己不要急功近利，而要步步为赢！所以下文肯定有所纰漏，敬请指出，我们共同进步！
todayq·2013-11-13 13:00

基于稀疏表示的人脸识别

本文主要记录自己在学习稀疏表示在人脸识别中的应用所遇到的问题作一简单的总结。1. 问题背景    信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如，最简单的JPEG图像压缩算法。
todayq·2013-11-13 09:00

（SRC）基于稀疏表示的人脸识别

本文主要记录自己在学习稀疏表示在人脸识别中的应用所遇到的问题作一简单的总结。1. 问题背景    信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如，最简单的JPEG图像压缩算法。
xiaoshengforever·2013-11-01 16:00

稀疏表示step by step

申明：本文非笔者原创，原文转账自：http://blog.csdn.net/zhang11wu4/article/details/8058777踏入“稀疏表达”（SparseRepresentation）这个领域，纯属偶然中的必然。之前一直在研究压缩感知（CompressedSensing）中的重构问题。照常理来讲，首先会找一维的稀疏信号（如下图）来验证CS理论中的一些原理，性质和算法，如测量矩阵
carson2005·2013-10-17 15:00

核稀疏表示分类（KSRC）

 参考：《KernelSparseRepresention-BasedClassifier》原文地址：http://www.cnblogs.com/Rosanna/p/3372153.html转载请注明出处，谢谢！
·2013-10-16 20:00

压缩感知和稀疏表示的经典文献

压缩传感不是万能的，虽然它是信号和图像处理领域最热门的研究对象但是它不可能解决所有问题就像中科院李老师的话：“压缩感知根植于数学理论，它给目前国内浮躁的学术环境提了一个警钟！因为只有很好地钻研它的基本理论和方法，才能将其有效地应用在所关心的问题中；否则它只能是一剂春药，一种无法名状的春药！”------------------------------------------------------
tozhangning·2013-10-10 11:00

图像稀疏表示—ScSPM和LLC总结

如有评论，请拜访原文。原文链接：http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/9837555论文系列对稀疏编码介绍比较详细...       code下载：http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htmSparseRepresentatio稀疏编码目录()[-]前言再前言ScSPMLLCReferences
wishchin·2013-10-08 21:00

稀疏模型与结构性稀疏模型

稀疏编码系列：（一）----SpatialPyramid小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparsecoding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型---
jiang1st2010·2013-09-26 23:00

稀疏模式识别解析

基于信号稀疏表示的图像识别方法是基于过完备字典对测试样本的表示具有稀疏性这一先验知识，将识别问题看作是多个线性回归模型的分类问题，从稀疏的角度得到对图像最紧致的表示。
Linoi·2013-09-06 21:00

稀疏表示(Sparse Representation)

稀疏表达是近年来SP,ML,PR,CV领域中的一大热点，文章可谓是普天盖地，令人目不暇给。老板某门课程的课程需要大纲，我顺道给扩展了下，就有了这个上中下三篇介绍性质的东西。遗憾的是，我在绝大多数情况下实在不算是一个勤快的人，这玩意可能充满bug，更新也可能断断续续，尽请诸位看官见谅了。顺道一提，ICCV09有一个相关的tutorial。据传博文里公式数量和其人气是成反比例关系的，一个公式可以驱散5
淡淡的生活·2013-09-04 16:01

稀疏表示(Sparse Representation)

稀疏表达是近年来SP,ML,PR,CV领域中的一大热点，文章可谓是普天盖地，令人目不暇给。老板某门课程的课程需要大纲，我顺道给扩展了下，就有了这个上中下三篇介绍性质的东西。遗憾的是，我在绝大多数情况下实在不算是一个勤快的人，这玩意可能充满bug，更新也可能断断续续，尽请诸位看官见谅了。顺道一提，ICCV09有一个相关的 tutorial 。据传博文里公式数量和其人气是成反比例关系的，一个公式可以驱
android_asp·2013-09-04 16:00

稀疏表示(step by step)

稀疏表示stepbystep(1)声明：本人属于绝对的新手，刚刚接触“稀疏表示”这个领域。之所以写下以下的若干个连载，是鼓励自己不要急功近利，而要步步为赢！
android_asp·2013-09-04 10:00

图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结

前言       上一篇提到了SPM。这篇博客打算把ScSPM和LLC一起总结了。ScSPM和LLC其实都是对SPM的改进。这些技术，都是对特征的描述。它们既没有创造出新的特征（都是提取SIFT,HOG,RGB-histogrametal），也没有用新的分类器（也都用SVM用于最后的imageclassification），重点都在于如何由SIFT、HOG形成图像的特征（见图1）。从BOW，到BO
xiaojidan2011·2013-08-12 09:00

理解sparse coding

稀疏编码系列：（一）----SpatialPyramid小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparsecoding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型---
jiang1st2010·2013-08-11 19:00

图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结

稀疏编码系列：（一）----SpatialPyramid小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparsecoding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型---
jiang1st2010·2013-08-09 09:00

Spatial Pyramid Matching 小结

稀疏编码系列：（一）----SpatialPyramid小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparsecoding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型---
jiang1st2010·2013-07-30 11:00

基于稀疏表示的人脸识别

本文主要记录自己在学习稀疏表示在人脸识别中的应用所遇到的问题作一简单的总结。1. 问题背景    信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如，最简单的JPEG图像压缩算法。
celerychen2009·2013-07-06 13:00

稀疏表示+子空间学习 （ICCV2011）

http://blog.csdn.net/yihaizhiyan/article/details/7633658解读文献：L.Zhang,P.Zhu,Q. Hu andD.Zhang,“ALinearSubspaceLearningApproachviaSparseCoding,”inICCV2011.网址：http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/  做稀疏
baijingjing425·2013-04-05 00:00

稀疏表示 字典学习 SMALLbox SPARCO toolbox

http://blog.sina.com.cn/s/blog_60dce3cd0100nxe8.html做稀疏表示的有很多，不同的算法也被不断提出，有研究人员已经开始提出整合一个平台，用来对各种稀疏表示的解法进行比较
baijingjing425·2013-03-21 16:00

压缩感知--续

图2-2采样与压缩同步进行压缩感知（cs）三个方面问题，同观测矩阵与学习基之间关系压缩感知（CS）观测矩阵图示形式表示为：Y为通过压缩感知产生的稀疏表示，X为原始信号。
zhoutongchi·2012-12-06 10:00

传统方法学习(Sparse coding and ICA model)的过完备字典带来的问题

传统方法学习的过完备字典   过完备字典能够很好的稀疏表示信号，但是引入了庞大的字典空间，不利传输，同时给信号的稀疏表示带来过多无用信息。
zhoutongchi·2012-11-29 16:00

稀疏表示（sparse representation）和字典学习（一）

近十几年来，稀疏（sparsity）已经成为信号处理及其应用领域中处于第一位的概念之一。近来，研究人员又致力于过完备（overcomplete）信号表示的研究。这种表示不同于许多传统的表示。因为它能提供一个广阔范围的生成元素（atoms）。而冗余（redundant）信号表示的魅力正在于其能经济地（紧致）的表示一大类信号。对稀疏性的兴趣源自于新的抽样理论-压缩传感（compressedsensin
zhubo22·2012-11-17 09:00

Image Classification——Sparse Code

今天看了一篇文章，用稀疏表示进行图像分类。
sangni007·2012-10-22 21:00

稀疏表示step by step

声明：本人属于绝对的新手，刚刚接触“稀疏表示”这个领域。之所以写下以下的若干个连载，是鼓励自己不要急功近利，而要步步为赢！所以下文肯定有所纰漏，敬请指出，我们共同进步！
zhang11wu4·2012-10-11 08:00

稀疏表示

稀疏表示是最近几年信号处理领域的热点之一，简单来说，它其实是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcomplete basis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程
carson2005·2012-09-17 22:00

压缩感知和稀疏表示（转）

from (视觉模式分析实验室http://1817104713.qzone.qq.com)SivanGleichmanandYoninaC.Eldar,"BlindCompressedSensing,"IEEETransactionsonInformationTheory,2011. Duarte-Carvajalino,J.M.;  Sapiro,G.,"LearningtoSenseSpar
j_study·2012-08-23 17:00

稀疏表示+子空间学习 （ICCV2011）

ALinearSubspaceLearningApproachviaSparseCoding,”inICCV2011.网址：http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/  做稀疏表示做的非常棒
yihaizhiyan·2012-06-05 11:00

稀疏表示 字典学习 SMALLbox SPARCO toolbox

稀疏表示字典学习SMALLboxSPARCOtoolboxhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_60dce3cd0100nxe8.html做稀疏表示的有很多，不同的算法也被不断提出
alec1987·2012-05-23 10:00

MP算法和OMP算法及其思想

1.信号的稀疏表示(sparserepresent
scucj·2012-04-17 03:00

基于高维视觉特征模型的目标图像检测与图像分割技术研究---论文摘录

稀疏表示的相关研究 (1)    目标图像检测与图像分割技术基于时域的目标检测和图像分割技术a.      基于直接差分的运动目标检测技术b.      
akipeng·2011-06-09 14:00

【转】稀疏表示和压缩感知学习资料集合

转自http://blog.csdn.net/alec1987/archive/2011/05/10/6408604.aspx自己收藏用。  Sparse,L1-minimization,CompressiveSensing Sparse大家并不陌生，是个经典话题了。而此时sparse已经卷土重来，虽然还是那一锅汤，但是药已经换了。以L1-minimization为核心的算法，近几年飞速进展，Co
kit_147·2011-05-26 00:00
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