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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
矩阵
算法
python
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
codec
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
HEVC学习
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
src
MRR
稀疏表示
LASRC
RASL
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
src
MRR
人脸识别
稀疏表示
RASL
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