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阴亚芳; 李倩; 廖延娜;
西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121;
西安邮电大学理学院,陕西西安710121;
低秩矩阵分解; 协作表示; 分类; 监督学习; 人脸识别;
机译:基于有效矩阵分解的低秩表示用于子空间聚类
机译:基于协作表示的基于协作表示的分类通过截断的总比正规化
机译:使用 src =“ / images / tex / 29720.gif” alt =“ ell _ {1/2}”> inline-formula>的规范化低秩表示和光谱空间高光谱图像分类基于稀疏表示的图割
机译:使用基于协作表示的分类识别人脸图像的头部姿势估计
机译:基于地标和基于片段的表示形式的基于示例的人脸图像解析
机译:基于潜在低秩表示的特征提取的肿瘤分类的稀疏表示
机译:用于结构化低秩的量规函数的半定表示 矩阵分解
机译:基于低秩+稀疏矩阵分解的协同非视距定位。
机译:基于Schatten p = 1/2和L1 / 2正则化的低秩和稀疏矩阵分解以分离动态MRI的背景和动态分量
机译:基于图的半监督学习中基于快速低秩表示的图构造
机译:使用基于深度协作表示的分类的人脸识别方法和系统
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