Увійти

Готові списки джерел за темами / Sparse Low-Rank Representation

Зміст

Статті в журналах

Добірка наукової літератури з теми "Sparse Low-Rank Representation"

Автор: Grafiati

Опубліковано: 27 січня 2024

Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями

Оберіть тип джерела:

Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Sparse Low-Rank Representation".

Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.

Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.

Статті в журналах з теми "Sparse Low-Rank Representation"

1

Hengdong Zhu, Hengdong Zhu, Ting Yang Hengdong Zhu, Yingcang Ma Ting Yang, and Xiaofei Yang Yingcang Ma. "Multi-view Re-weighted Sparse Subspace Clustering with Intact Low-rank Space Learning." 電腦學刊 33, no. 4 (2022): 121–31. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022083304010.

Повний текст джерела

Анотація:

<p>In this paper, we propose a new Multi-view Re-weighted Sparse Subspace Clustering with Intact Low-rank Space Learning (ILrS-MRSSC) method, trying to find a sparse representation of the complete space of information. Specifically, this method integrates the complementary information inherent in multiple angles of the data, learns a complete space of potential low-rank representation, and constructs a sparse information matrix to reconstruct the data. The correlation between multi-view learning and subspace clustering is strengthened to the greatest extent, so that the subspace represen

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

2

Zhao, Jianxi, and Lina Zhao. "Low-rank and sparse matrices fitting algorithm for low-rank representation." Computers & Mathematics with Applications 79, no. 2 (2020): 407–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2019.07.012.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

3

Kim, Hyuncheol, and Joonki Paik. "Video Summarization using Low-Rank Sparse Representation." IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 7, no. 3 (2018): 236–44. http://dx.doi.org/10.5573/ieiespc.2018.7.3.236.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

4

CHENG, Shilei, Song GU, Maoquan YE, and Mei XIE. "Action Recognition Using Low-Rank Sparse Representation." IEICE Transactions on Information and Systems E101.D, no. 3 (2018): 830–34. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2017edl8176.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

5

Wang, Jun, Daming Shi, Dansong Cheng, Yongqiang Zhang, and Junbin Gao. "LRSR: Low-Rank-Sparse representation for subspace clustering." Neurocomputing 214 (November 2016): 1026–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.015.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

6

Du, Haishun, Xudong Zhang, Qingpu Hu, and Yandong Hou. "Sparse representation-based robust face recognition by graph regularized low-rank sparse representation recovery." Neurocomputing 164 (September 2015): 220–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.067.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

7

Zhang, Xiujun, Chen Xu, Min Li, and Xiaoli Sun. "Sparse and Low-Rank Coupling Image Segmentation Model Via Nonconvex Regularization." International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 29, no. 02 (2015): 1555004. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001415550046.

Повний текст джерела

Анотація:

This paper investigates how to boost region-based image segmentation by inheriting the advantages of sparse representation and low-rank representation. A novel image segmentation model, called nonconvex regularization based sparse and low-rank coupling model, is presented for such a purpose. We aim at finding the optimal solution which is provided with sparse and low-rank simultaneously. This is achieved by relaxing sparse representation problem as L1/2 norm minimization other than the L1 norm minimization, while relaxing low-rank representation problem as the S1/2 norm minimization other than

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

8

Zheng, Chun-Hou, Yi-Fu Hou, and Jun Zhang. "Improved sparse representation with low-rank representation for robust face recognition." Neurocomputing 198 (July 2016): 114–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.146.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

9

Du, Shiqiang, Yuqing Shi, Guangrong Shan, Weilan Wang, and Yide Ma. "Tensor low-rank sparse representation for tensor subspace learning." Neurocomputing 440 (June 2021): 351–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.02.002.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

10

Zou, Dongqing, Xiaowu Chen, Guangying Cao, and Xiaogang Wang. "Unsupervised Video Matting via Sparse and Low-Rank Representation." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 42, no. 6 (2020): 1501–14. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2019.2895331.

Повний текст джерела

Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Більше джерел

Ми пропонуємо знижки на всі преміум-плани для авторів, чиї праці увійшли до тематичних добірок літератури. Зв'яжіться з нами, щоб отримати унікальний промокод!