书目详细信息
： 稀疏表示学习理论与应用
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-5642-4205-3:CNY88.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 310000 |
| 题名责任者项： | 稀疏表示学习理论与应用/.田博,朱鹏程,杨磊著 |
| 出版发行项： | 上海:,上海财经大学出版社:,2023 |
| 载体形态项： | 268页:;+图:;+26cm |
| 一般附注： | 匡时 新方法系列 |
| 提要文摘： | 本书介绍稀疏表示学习理论与相关应用。第一章概述信号稀疏性与压缩感知的关系、压缩感知的研究内容。第二章介绍稀疏概念与稀疏表示数学模型。第三章介绍小波变换、脊波变换及曲波变换。第四章讨论信号重构的确定性与概率性证明。第五章讨论稀疏表示字典学习。第六章讨论LASSO模型及其应用。第七章讨论Dantzig选择器理论。第八章讨论稀疏贝叶斯分类模型。第九章分析次梯度优化方法、阈值迭代方法、交替方向乘子法、坐标下降法等。第十章分析Lq优化近似计算方法。第十一章分析稀疏子空间聚类算法。第十二到十四章探讨稀疏表示在人脸检测与识别、运动检测、非负矩阵分解等中的相关应用。 |
| 并列题名： | Sparse representation learning theory and applications eng |
| 题名主题： | 计算机 图象信息处理 研究 |
| 中图分类： | TN911.73 |
| 个人名称等同： | 田博 著 |
| 个人名称等同： | 朱鹏程 著 |
| 个人名称等同： | 杨磊 著 |
| 记录来源： | CN 百万庄 20240525 |