RASL

矩阵的秩和图像的秩的一些了解

参考链接：cv论文（Low-rank相关）_weixin_30790841的博客-CSDN博客相关论文第一篇：RASL:RobustAlignmentbySparseandLow-rankDecompositionforLinearlyCorrelatedImages
ChaoFeiLi·2022-12-06 03:11

IDR、CRA、BLA、RASL、RADL、closed-gop、open-gop

相对于H.264编码的每个GOP是相互独立的，GOP切换用I帧，帧间搜索不再参考前一个GOP。而HEVC切换则可以“软切换”。BLA、CRA、IDR是文献中提到过的三种随机接入点(RAP)，在文献中的解释的确不是很容易理解。（1）关于GOP。这是图像组（GroupofPictures）的意思，表示编码的视频序列分成了一组一组的有序的帧的集合进行编码。每个GOP一定是以一个I帧开始的，但是却不一定指
hwtx·2020-08-21 09:42

码流三种随机接入点解释

更关键的是，与这三个名词相应的还有GOP，open/closedGOP,RASL,RADL等等概念，环环相扣，一个不理解，剩下的也很难弄懂，下面我们一个一个解释，很多也是我自己刚刚想到的，不一定正确全面
NJU-HEVC-SML·2020-08-21 09:36

IDR、CRA、BLA、RASL、RADL、closed-gop、open-gop

相对于H.264编码的每个GOP是相互独立的，GOP切换用I帧，帧间搜索不再参考前一个GOP。而HEVC切换则可以“软切换”。 BLA、CRA、IDR是文献中提到过的三种随机接入点(RAP)，在文献中的解释的确不是很容易理解。 （1）关于GOP。这是图像组（GroupofPictures）的意思，表示编码的视频序列分成了一组一组的有序的帧的集合进行编码。每个GOP一定是以一个I帧开始的，但是却不一
u010289908·2015-05-15 10:00

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

FROM：http://blog.csdn.net/loadstar_kun/article/details/394538391. 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。原始的图像信号经过DCT变换之后，只有极少数元素是非零的，而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。    任何模型都有建模的假设条件。压缩感
Real_Myth·2015-03-12 10:00

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

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。原始的图像信号经过DCT变换之后，只有极少数元素是非零的，而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。    任何模型都有建模的假设条件。压缩感知，正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号，时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是，我们总能找到某种变换，使得
liu_guanzhang·2015-01-28 21:00

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

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。原始的图像信号经过DCT变换之后，只有极少数元素是非零的，而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。    任何模型都有建模的假设条件。压缩感知，正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号，时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是，我们总能找到某种变换，使得
loadstar_kun·2014-09-21 18:00

IDR、CRA、BLA、RASL、RADL、closed-gop、open-gop

相对于H.264编码的每个GOP是相互独立的，GOP切换用I帧，帧间搜索不再参考前一个GOP。而HEVC切换则可以“软切换”。 BLA、CRA、IDR是文献中提到过的三种随机接入点(RAP)，在文献中的解释的确不是很容易理解。 （1）关于GOP。这是图像组（GroupofPictures）的意思，表示编码的视频序列分成了一组一组的有序的帧的集合进行编码。每个GOP一定是以一个I帧开始的，但是却不一
szu030606·2014-07-18 10:00

基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,LASRC,RASL,MRR)

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。原始的图像信号经过DCT变换之后，只有极少数元素是非零的，而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。    任何模型都有建模的假设条件。压缩感知，正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号，时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是，我们总能找到某种变换，使得
chlele0105·2014-06-19 17:00
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