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随着计算机技术的迅速发展,模式的表示与识别已经成为人工智能领域研究的重点和热点。在模式分类中,协作表示（Collaborative Repres......
随着人工智能大数据技术的飞速发展,人们对工作效率、信息安全开始有着更高的要求,生物特征识别也逐步在公安系统、银行、海关等领......
传统的显著性目标检测算法习惯于应用图像底层特征,或者采用大量的含有人工标注真值的样本图像训练一个高层学习模型。然而在本文......
场景图像的分类作为机器视觉最常见的图像识别任务之一,旨在通过提取并分析图像中特征,将相似内容的图像分到同一类别。对于计算机......
科学工作流作为一种新的应用泛型具有众多优点,例如可提高科学实验过程的自动化,在很大程度上能节约人员和资源的的消耗。科学工作......
在生物信息学的研究中，一个很重要的问题就是基于微阵列技术将肿瘤样本分到不同的类别中。和传统的聚类问题相比，它的难点在于基因空......
钢结构柱由于具有良好的抗震性能而广泛地应用于抗震区的抗弯框架中。但是当遭受地震作用时,在轴向力和水平往复荷载的作用下,经常......
钢框架结构中H型钢柱在地震作用下局部屈曲导致承载力迅速下降,针对此问题肖岩教授提出了局部约束H型钢钢构件概念,通过在钢构件可......
在柯西噪声的变分模型中平衡参数入控制着正则项与保真项之间的权衡,起着非常重要的作用,一个全局的约束并不能产生理想的效果。如......
随着移动互联网的快速发展,数字图像数量呈现激增的趋势,面对海量的图像数据,如何提取这些图像数据中有效的信息,并对其统一管理成......
人脸超分辨率技术是指将低分辨率的人脸图像经过一定的技术处理来获得高分辨率的人脸图像,其在很多方面得到了广泛的应用,如:人脸......
如今,人脸识别技术虽然已经取得了长足的进步,但是在实际应用中面临很多的困难与挑战,仍然是当前研究的热点,许多新的思想和算法不......
针对大多数特征表示算法在挖掘高维数据内在结构时容易受到噪声的影响,以及特征学习与分类器设计割裂导致分类性能降低的问题,提出......
由于图像和视频采集量的不断增长，怎样自动提取图像信息是计算机视觉领域研究的重要问题。然而，由于图像类别的多样化和图像特征数据......
提出了一个基于局部约束的图像变形算法 .该算法建立在一个新的 C2 连续的变形模型上 ,局部约束包括单点约束和多点约束 ,用户可以......
