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音像稀疏表示学习理论与应用田博,朱鹏程,杨磊
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章 稀疏表示与压缩感知概述/11.1 稀疏实例/11.2 稀疏表示的研究背景/31.3 信号稀疏表示的发展/41.4 信号稀疏表示概述/51.5 压缩感知理论/7本章小结/13第2章 稀疏表示模型/142.1 稀疏的概念/142.2 信号稀疏-冗余表示/15. 稀疏表示模型/172.4 稀疏表示学习算法/24本章小结/29第3章 小波变换、脊波变换及曲波变换/303.1 小波变换/303.2 脊波变换/393.3 曲波变换/44本章小结/49第4章 稀疏表示理论分析/504.1 问题(P0)和问题(P1)的等价/504.2 稀疏表示理论概率明/564.3 稀疏随机矩阵的有限等距质/61本章小结/66第5章 稀疏字典学习/675.1 稀疏字典学习概述/675.2 匹配追踪算法/685.3 非监督字典学习/735.4 稀疏分解 ASR算法/80本章小结/82第6章 LASSO模型/836.1 LASSO概述/836.2 LASSO理论/846.3 LASSO模型求解/886.4 实验分析/93本章小结/96第7章 Dantzig选择器/977.1 Dantzig选择器模型/977.2 DS问题解特分析/997.3 原始对偶追踪算法分析/1047.4 原始对偶内点法/1087.5 ADMM求解Dantzig选择器/1107.6 DASSO方法/1127.7 实验分析/114本章小结/120第8章 稀疏贝叶斯学习/1218.1 稀疏贝叶斯学习概述/1218.2 正则化稀疏贝叶斯学习/18.3 概率稀疏表示分类方法/127本章小结/129第9章 稀疏表示中常用的优化算法/1309.1 次梯度优化算法/1309.2 ADMM算法/1369.3 近端线化近似布雷格曼(Bregman)算法/1449.4 坐标下降法/1489.5 阈值迭代法/156本章小结/1620章 Lq优化模型近似计算方法/16310.1 L0范数平滑函数法/16310.2 L1/2正则化理论/16510.3 迭代重加权Lq极小化算法/17110.4 迭代重加权二乘法/175本章小结/1771章 稀疏子空间聚类/17811.1 子空间聚类概述/17811.2 稀疏子空间聚类/18011.3 稀疏子空间聚类社区发现/186本章小结/1922章 基于稀疏表示的人脸识别与检测/19312.1 基于稀疏表示的人脸识别方法/19312.2 基于稀疏表示的人脸检测方法/198本章小结/2053章 基于稀疏表示的运动目标检测/20613.1 RPCA运动目标检测方法/20613.2 基于低秩-稀疏表示的运动目标检测方法/20713.3 基于低秩-稀疏与全变分表示的运动目标检测方法/215本章小结/2264章 稀疏约束条件下的非负矩阵分解/22714.1 非负矩阵分解概述/22714.2 非负矩阵分解迭代算法/22814.3 SSC-NMF结合的社区发现方法/414.4 实验分析/本章小结/242参考文献/243
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