Zeitschriftenartikel zum Thema „Sparse features“
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Caragea, Cornelia, Adrian Silvescu und Prasenjit Mitra. „Combining Hashing and Abstraction in Sparse High Dimensional Feature Spaces“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, Nr. 1 (20.09.2021): 3–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8117.
Der volle Inhalt der QuelleSimion, Georgiana. „Sparse Features for Finger Detection“. Advanced Engineering Forum 8-9 (Juni 2013): 535–42. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/aef.8-9.535.
Der volle Inhalt der QuelleKronvall, Ted, Maria Juhlin, Johan Swärd, Stefan I. Adalbjörnsson und Andreas Jakobsson. „Sparse modeling of chroma features“. Signal Processing 130 (Januar 2017): 105–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.06.020.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Wangpeng, Peipei Zhang, Xuan Liu, Binqiang Chen und Baolong Guo. „Group-Sparse Feature Extraction via Ensemble Generalized Minimax-Concave Penalty for Wind-Turbine-Fault Diagnosis“. Sustainability 14, Nr. 24 (14.12.2022): 16793. http://dx.doi.org/10.3390/su142416793.
Der volle Inhalt der QuelleBanihashem, Kiarash, Mohammad Hajiaghayi und Max Springer. „Optimal Sparse Recovery with Decision Stumps“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 6 (26.06.2023): 6745–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25827.
Der volle Inhalt der QuelleXing, Zhan, Jianhui Lin, Yan Huang und Cai Yi. „A Feature Extraction Method of Wheelset-Bearing Fault Based on Wavelet Sparse Representation with Adaptive Local Iterative Filtering“. Shock and Vibration 2020 (25.07.2020): 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2019821.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Wang, Tang Can, Wang Xin, Luo Yanhong, Hu Yongle und Li Ji. „Image Object Recognition via Deep Feature-Based Adaptive Joint Sparse Representation“. Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (21.11.2019): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8258275.
Der volle Inhalt der QuelleYANG, B. J. „DOMINANT EIGENVECTOR AND EIGENVALUE ALGORITHM IN SPARSE NETWORK SPECTRAL CLUSTERING“. Latin American Applied Research - An international journal 48, Nr. 4 (31.10.2018): 323–28. http://dx.doi.org/10.52292/j.laar.2018.248.
Der volle Inhalt der QuelleSUN, JUN, WENYUAN WANG, QING ZHUO und CHENGYUAN MA. „DISCRIMINATORY SPARSE CODING AND ITS APPLICATION TO FACE RECOGNITION“. International Journal of Image and Graphics 03, Nr. 03 (Juli 2003): 503–21. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467803001135.
Der volle Inhalt der QuelleGrimes, David B., und Rajesh P. N. Rao. „Bilinear Sparse Coding for Invariant Vision“. Neural Computation 17, Nr. 1 (01.01.2005): 47–73. http://dx.doi.org/10.1162/0899766052530893.
Der volle Inhalt der QuelleAnwar, Shahzad, Qingjie Zhao, Muhammad Farhan Manzoor und Saqib Ishaq Khan. „Saliency Detection Using Sparse and Nonlinear Feature Representation“. Scientific World Journal 2014 (2014): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2014/137349.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Shang, Haifeng Li, Lin Ma und Zhongliang Xu. „An EEG Feature Extraction Method Based on Sparse Dictionary Self-Organizing Map for Event-Related Potential Recognition“. Algorithms 13, Nr. 10 (13.10.2020): 259. http://dx.doi.org/10.3390/a13100259.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Zhenzhen, und Yuanlong Yu. „Fast Approximation for Sparse Coding with Applications to Object Recognition“. Sensors 21, Nr. 4 (19.02.2021): 1442. http://dx.doi.org/10.3390/s21041442.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jiaye, Guoqiu Wen, Jiangzhang Gan, Leyuan Zhang und Shanwen Zhang. „Sparse Nonlinear Feature Selection Algorithm via Local Structure Learning“. Emerging Science Journal 3, Nr. 2 (09.04.2019): 115. http://dx.doi.org/10.28991/esj-2019-01175.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xin, Can Tang, Ji Li, Peng Zhang und Wei Wang. „Image Target Recognition via Mixed Feature-Based Joint Sparse Representation“. Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (10.08.2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8887453.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Ning-Min, Jing Li, Pei-Yun Zhou, Ying Huo und Yi Zhuang. „BSFCoS: Block and Sparse Principal Component Analysis-Based Fast Co-Saliency Detection Method“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, Nr. 01 (30.12.2015): 1655003. http://dx.doi.org/10.1142/s021800141655003x.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ning, Weiping Tu und Haojun Ai. „A Sparse Feature Matching Model Using a Transformer towards Large-View Indoor Visual Localization“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (04.07.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1243041.
Der volle Inhalt der QuelleZang, Mujun, Dunwei Wen, Tong Liu, Hailin Zou und Chanjuan Liu. „A Fast Sparse Coding Method for Image Classification“. Applied Sciences 9, Nr. 3 (01.02.2019): 505. http://dx.doi.org/10.3390/app9030505.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Yue, und Jianbo Su. „New Sparse Facial Feature Description Model Based on Salience Evaluation of Regions and Features“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 29, Nr. 05 (09.07.2015): 1556007. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001415560078.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Junxiu, Yangyang Tao und Xian Liu. „Tensor Decomposition for Salient Object Detection in Images“. Big Data and Cognitive Computing 3, Nr. 2 (19.06.2019): 33. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc3020033.
Der volle Inhalt der QuelleHarris, Chelsea, Uchenna Okorie und Sokratis Makrogiannis. „Spatially localized sparse approximations of deep features for breast mass characterization“. Mathematical Biosciences and Engineering 20, Nr. 9 (2023): 15859–82. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023706.
Der volle Inhalt der QuelleLiang, Lin, Xingyun Ding, Fei Liu, Yuanming Chen und Haobin Wen. „Feature Extraction Using Sparse Kernel Non-Negative Matrix Factorization for Rolling Element Bearing Diagnosis“. Sensors 21, Nr. 11 (25.05.2021): 3680. http://dx.doi.org/10.3390/s21113680.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Longhao, Chaozhen Lan, Beibei Wu, Tian Gao, Zijun Wei und Fushan Yao. „A Method for Detecting Feature-Sparse Regions and Matching Enhancement“. Remote Sensing 14, Nr. 24 (08.12.2022): 6214. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246214.
Der volle Inhalt der QuelleNan Dong, Fuqiang Liu und Zhipeng Li. „Crowd Density Estimation Using Sparse Texture Features“. Journal of Convergence Information Technology 5, Nr. 6 (31.08.2010): 125–37. http://dx.doi.org/10.4156/jcit.vol5.issue6.13.
Der volle Inhalt der QuelleLi, B., Q. Meng und H. Holstein. „Articulated Pose Identification With Sparse Point Features“. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 34, Nr. 3 (Juni 2004): 1412–22. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcb.2004.825914.
Der volle Inhalt der QuelleHan, H., und X. J. Li. „Human action recognition with sparse geometric features“. Imaging Science Journal 63, Nr. 1 (14.10.2014): 45–53. http://dx.doi.org/10.1179/1743131x14y.0000000091.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Hongdi, Lin Zhu und Xixing Li. „Fault Diagnosis Method for Rolling Bearing Based on Sparse Principal Subspace Discriminant Analysis“. Shock and Vibration 2022 (13.04.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8946094.
Der volle Inhalt der QuelleWersing, Heiko, und Edgar Körner. „Learning Optimized Features for Hierarchical Models of Invariant Object Recognition“. Neural Computation 15, Nr. 7 (01.07.2003): 1559–88. http://dx.doi.org/10.1162/089976603321891800.
Der volle Inhalt der QuelleWang, HongChao, und WenLiao Du. „Intelligent diagnosis of rolling bearing compound faults based on device state dictionary set sparse decomposition feature extraction–hidden Markov model“. Advances in Mechanical Engineering 12, Nr. 6 (Juni 2020): 168781402093046. http://dx.doi.org/10.1177/1687814020930469.
Der volle Inhalt der QuelleNardone, Davide, Angelo Ciaramella und Antonino Staiano. „A Sparse-Modeling Based Approach for Class Specific Feature Selection“. PeerJ Computer Science 5 (18.11.2019): e237. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.237.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Wei, Dong Wang, Changqing Shen und Dongni Liu. „Sparse Signal Representations of Bearing Fault Signals for Exhibiting Bearing Fault Features“. Shock and Vibration 2016 (2016): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2016/1835127.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Zongzhen, Shunming Li, Zenghui An und Yu Xin. „Fast convolution sparse filtering and its application on gearbox fault diagnosis“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering 234, Nr. 9 (06.04.2020): 2291–304. http://dx.doi.org/10.1177/0954407020907818.
Der volle Inhalt der QuelleXia, Shiqi, Yimin Xia und Jiawei Xiang. „Piston Wear Detection and Feature Selection Based on Vibration Signals Using the Improved Spare Support Vector Machine for Axial Piston Pumps“. Materials 15, Nr. 23 (29.11.2022): 8504. http://dx.doi.org/10.3390/ma15238504.
Der volle Inhalt der QuelleAfshar, Majid, und Hamid Usefi. „Optimizing feature selection methods by removing irrelevant features using sparse least squares“. Expert Systems with Applications 200 (August 2022): 116928. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116928.
Der volle Inhalt der QuelleDai, Ling, Guangyun Zhang, Jinqi Gong und Rongting Zhang. „Autonomous Learning Interactive Features for Hyperspectral Remotely Sensed Data“. Applied Sciences 11, Nr. 21 (08.11.2021): 10502. http://dx.doi.org/10.3390/app112110502.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Jingjie, Xiaolan Wang, Weiyi Gu und LiLi Ma. „Speech Emotion Recognition Based on Sparse Representation“. Archives of Acoustics 38, Nr. 4 (01.12.2013): 465–70. http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2013-0055.
Der volle Inhalt der QuelleHenry, Rawn, Olivia Hsu, Rohan Yadav, Stephen Chou, Kunle Olukotun, Saman Amarasinghe und Fredrik Kjolstad. „Compilation of sparse array programming models“. Proceedings of the ACM on Programming Languages 5, OOPSLA (20.10.2021): 1–29. http://dx.doi.org/10.1145/3485505.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Xiyang. „Research on Mushroom Image Classification Algorithm Based on Deep Sparse Dictionary Learning“. Academic Journal of Science and Technology 9, Nr. 1 (20.01.2024): 235–40. http://dx.doi.org/10.54097/1f3xnx82.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Jiahui, Zhijun Cheng und Bo Guo. „Anomaly Detection in Satellite Telemetry Data Using a Sparse Feature-Based Method“. Sensors 22, Nr. 17 (24.08.2022): 6358. http://dx.doi.org/10.3390/s22176358.
Der volle Inhalt der QuelleXidao, Luan, Xie Yuxiang, Zhang Lili, Zhang Xin, Li Chen und He Jingmeng. „An Image Similarity Acceleration Detection Algorithm Based on Sparse Coding“. Mathematical Problems in Engineering 2018 (2018): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1917421.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhong, Shengwu Xiong, Zhixiang Fang, Ruiling Zhang, Xiangzhen Kong und Yi Rong. „Topologically Ordered Feature Extraction Based on Sparse Group Restricted Boltzmann Machines“. Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2015/267478.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yayu, Yuhua Qian, Guoshuai Ma, Keyin Zheng, Guoqing Liu und Qingfu Zhang. „Learning Multi-Task Sparse Representation Based on Fisher Information“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 15 (24.03.2024): 16899–907. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29632.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Bin, Yu Liu, Wei Wang, Wei Xu und Mao Jun Zhang. „Local Spatiotemporal Coding and Sparse Representation Based Human Action Recognition“. Applied Mechanics and Materials 401-403 (September 2013): 1555–60. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.401-403.1555.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Hyuncheol, und Joonki Paik. „Low-Rank Representation-Based Object Tracking Using Multitask Feature Learning with Joint Sparsity“. Abstract and Applied Analysis 2014 (2014): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2014/147353.
Der volle Inhalt der QuelleJin, Ju Bo, und Yu Xi Liu. „Sparse Representation of the Human Vision Information and the Saliency Detection Algorithm“. Applied Mechanics and Materials 513-517 (Februar 2014): 3349–53. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.513-517.3349.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Qing Wei, Zi Lu Ying und Lian Wen Huang. „Face Recognition Algorithm Based on Haar-Like Features and Gentle Adaboost Feature Selection via Sparse Representation“. Applied Mechanics and Materials 742 (März 2015): 299–302. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.742.299.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yong. „Online electronic signature recognition using sparse classification techniques that support neural models“. Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering 24, Nr. 1 (14.03.2024): 263–75. http://dx.doi.org/10.3233/jcm-237025.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Honghui, und Shuzhen Yi. „Underwater Acoustic Target Feature Fusion Method Based on Multi-Kernel Sparsity Preserve Multi-Set Canonical Correlation Analysis“. Xibei Gongye Daxue Xuebao/Journal of Northwestern Polytechnical University 37, Nr. 1 (Februar 2019): 87–92. http://dx.doi.org/10.1051/jnwpu/20193710087.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Ye, Jiang Chen, Hong Lang und Jian (John) Lu. „Exploring the Efficacy of Sparse Feature in Pavement Distress Image Classification: A Focus on Pavement-Specific Knowledge“. Applied Sciences 13, Nr. 18 (05.09.2023): 9996. http://dx.doi.org/10.3390/app13189996.
Der volle Inhalt der QuelleHasler, Stephan, Heiko Wersing und Edgar Körner. „Combining Reconstruction and Discrimination with Class-Specific Sparse Coding“. Neural Computation 19, Nr. 7 (Juli 2007): 1897–918. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2007.19.7.1897.
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