Articles de revues sur le sujet « Sparse features »
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Caragea, Cornelia, Adrian Silvescu et Prasenjit Mitra. « Combining Hashing and Abstraction in Sparse High Dimensional Feature Spaces ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, no 1 (20 septembre 2021) : 3–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8117.
Texte intégralSimion, Georgiana. « Sparse Features for Finger Detection ». Advanced Engineering Forum 8-9 (juin 2013) : 535–42. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/aef.8-9.535.
Texte intégralKronvall, Ted, Maria Juhlin, Johan Swärd, Stefan I. Adalbjörnsson et Andreas Jakobsson. « Sparse modeling of chroma features ». Signal Processing 130 (janvier 2017) : 105–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.06.020.
Texte intégralHe, Wangpeng, Peipei Zhang, Xuan Liu, Binqiang Chen et Baolong Guo. « Group-Sparse Feature Extraction via Ensemble Generalized Minimax-Concave Penalty for Wind-Turbine-Fault Diagnosis ». Sustainability 14, no 24 (14 décembre 2022) : 16793. http://dx.doi.org/10.3390/su142416793.
Texte intégralBanihashem, Kiarash, Mohammad Hajiaghayi et Max Springer. « Optimal Sparse Recovery with Decision Stumps ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 6 (26 juin 2023) : 6745–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25827.
Texte intégralXing, Zhan, Jianhui Lin, Yan Huang et 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 juillet 2020) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2019821.
Texte intégralWei, Wang, Tang Can, Wang Xin, Luo Yanhong, Hu Yongle et Li Ji. « Image Object Recognition via Deep Feature-Based Adaptive Joint Sparse Representation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (21 novembre 2019) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8258275.
Texte intégralYANG, B. J. « DOMINANT EIGENVECTOR AND EIGENVALUE ALGORITHM IN SPARSE NETWORK SPECTRAL CLUSTERING ». Latin American Applied Research - An international journal 48, no 4 (31 octobre 2018) : 323–28. http://dx.doi.org/10.52292/j.laar.2018.248.
Texte intégralSUN, JUN, WENYUAN WANG, QING ZHUO et CHENGYUAN MA. « DISCRIMINATORY SPARSE CODING AND ITS APPLICATION TO FACE RECOGNITION ». International Journal of Image and Graphics 03, no 03 (juillet 2003) : 503–21. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467803001135.
Texte intégralGrimes, David B., et Rajesh P. N. Rao. « Bilinear Sparse Coding for Invariant Vision ». Neural Computation 17, no 1 (1 janvier 2005) : 47–73. http://dx.doi.org/10.1162/0899766052530893.
Texte intégralAnwar, Shahzad, Qingjie Zhao, Muhammad Farhan Manzoor et 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.
Texte intégralFeng, Shang, Haifeng Li, Lin Ma et Zhongliang Xu. « An EEG Feature Extraction Method Based on Sparse Dictionary Self-Organizing Map for Event-Related Potential Recognition ». Algorithms 13, no 10 (13 octobre 2020) : 259. http://dx.doi.org/10.3390/a13100259.
Texte intégralSun, Zhenzhen, et Yuanlong Yu. « Fast Approximation for Sparse Coding with Applications to Object Recognition ». Sensors 21, no 4 (19 février 2021) : 1442. http://dx.doi.org/10.3390/s21041442.
Texte intégralLi, Jiaye, Guoqiu Wen, Jiangzhang Gan, Leyuan Zhang et Shanwen Zhang. « Sparse Nonlinear Feature Selection Algorithm via Local Structure Learning ». Emerging Science Journal 3, no 2 (9 avril 2019) : 115. http://dx.doi.org/10.28991/esj-2019-01175.
Texte intégralWang, Xin, Can Tang, Ji Li, Peng Zhang et Wei Wang. « Image Target Recognition via Mixed Feature-Based Joint Sparse Representation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (10 août 2020) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8887453.
Texte intégralShen, Ning-Min, Jing Li, Pei-Yun Zhou, Ying Huo et Yi Zhuang. « BSFCoS : Block and Sparse Principal Component Analysis-Based Fast Co-Saliency Detection Method ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, no 01 (30 décembre 2015) : 1655003. http://dx.doi.org/10.1142/s021800141655003x.
Texte intégralLi, Ning, Weiping Tu et Haojun Ai. « A Sparse Feature Matching Model Using a Transformer towards Large-View Indoor Visual Localization ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (4 juillet 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1243041.
Texte intégralZang, Mujun, Dunwei Wen, Tong Liu, Hailin Zou et Chanjuan Liu. « A Fast Sparse Coding Method for Image Classification ». Applied Sciences 9, no 3 (1 février 2019) : 505. http://dx.doi.org/10.3390/app9030505.
Texte intégralZhao, Yue, et 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, no 05 (9 juillet 2015) : 1556007. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001415560078.
Texte intégralZhou, Junxiu, Yangyang Tao et Xian Liu. « Tensor Decomposition for Salient Object Detection in Images ». Big Data and Cognitive Computing 3, no 2 (19 juin 2019) : 33. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc3020033.
Texte intégralHarris, Chelsea, Uchenna Okorie et Sokratis Makrogiannis. « Spatially localized sparse approximations of deep features for breast mass characterization ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 9 (2023) : 15859–82. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023706.
Texte intégralLiang, Lin, Xingyun Ding, Fei Liu, Yuanming Chen et Haobin Wen. « Feature Extraction Using Sparse Kernel Non-Negative Matrix Factorization for Rolling Element Bearing Diagnosis ». Sensors 21, no 11 (25 mai 2021) : 3680. http://dx.doi.org/10.3390/s21113680.
Texte intégralWang, Longhao, Chaozhen Lan, Beibei Wu, Tian Gao, Zijun Wei et Fushan Yao. « A Method for Detecting Feature-Sparse Regions and Matching Enhancement ». Remote Sensing 14, no 24 (8 décembre 2022) : 6214. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246214.
Texte intégralNan Dong, Fuqiang Liu et Zhipeng Li. « Crowd Density Estimation Using Sparse Texture Features ». Journal of Convergence Information Technology 5, no 6 (31 août 2010) : 125–37. http://dx.doi.org/10.4156/jcit.vol5.issue6.13.
Texte intégralLi, B., Q. Meng et H. Holstein. « Articulated Pose Identification With Sparse Point Features ». IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 34, no 3 (juin 2004) : 1412–22. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcb.2004.825914.
Texte intégralHan, H., et X. J. Li. « Human action recognition with sparse geometric features ». Imaging Science Journal 63, no 1 (14 octobre 2014) : 45–53. http://dx.doi.org/10.1179/1743131x14y.0000000091.
Texte intégralZhou, Hongdi, Lin Zhu et Xixing Li. « Fault Diagnosis Method for Rolling Bearing Based on Sparse Principal Subspace Discriminant Analysis ». Shock and Vibration 2022 (13 avril 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8946094.
Texte intégralWersing, Heiko, et Edgar Körner. « Learning Optimized Features for Hierarchical Models of Invariant Object Recognition ». Neural Computation 15, no 7 (1 juillet 2003) : 1559–88. http://dx.doi.org/10.1162/089976603321891800.
Texte intégralWang, HongChao, et 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, no 6 (juin 2020) : 168781402093046. http://dx.doi.org/10.1177/1687814020930469.
Texte intégralNardone, Davide, Angelo Ciaramella et Antonino Staiano. « A Sparse-Modeling Based Approach for Class Specific Feature Selection ». PeerJ Computer Science 5 (18 novembre 2019) : e237. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.237.
Texte intégralPeng, Wei, Dong Wang, Changqing Shen et 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.
Texte intégralZhang, Zongzhen, Shunming Li, Zenghui An et 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, no 9 (6 avril 2020) : 2291–304. http://dx.doi.org/10.1177/0954407020907818.
Texte intégralXia, Shiqi, Yimin Xia et 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, no 23 (29 novembre 2022) : 8504. http://dx.doi.org/10.3390/ma15238504.
Texte intégralAfshar, Majid, et Hamid Usefi. « Optimizing feature selection methods by removing irrelevant features using sparse least squares ». Expert Systems with Applications 200 (août 2022) : 116928. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116928.
Texte intégralDai, Ling, Guangyun Zhang, Jinqi Gong et Rongting Zhang. « Autonomous Learning Interactive Features for Hyperspectral Remotely Sensed Data ». Applied Sciences 11, no 21 (8 novembre 2021) : 10502. http://dx.doi.org/10.3390/app112110502.
Texte intégralYan, Jingjie, Xiaolan Wang, Weiyi Gu et LiLi Ma. « Speech Emotion Recognition Based on Sparse Representation ». Archives of Acoustics 38, no 4 (1 décembre 2013) : 465–70. http://dx.doi.org/10.2478/aoa-2013-0055.
Texte intégralHenry, Rawn, Olivia Hsu, Rohan Yadav, Stephen Chou, Kunle Olukotun, Saman Amarasinghe et Fredrik Kjolstad. « Compilation of sparse array programming models ». Proceedings of the ACM on Programming Languages 5, OOPSLA (20 octobre 2021) : 1–29. http://dx.doi.org/10.1145/3485505.
Texte intégralGuo, Xiyang. « Research on Mushroom Image Classification Algorithm Based on Deep Sparse Dictionary Learning ». Academic Journal of Science and Technology 9, no 1 (20 janvier 2024) : 235–40. http://dx.doi.org/10.54097/1f3xnx82.
Texte intégralHe, Jiahui, Zhijun Cheng et Bo Guo. « Anomaly Detection in Satellite Telemetry Data Using a Sparse Feature-Based Method ». Sensors 22, no 17 (24 août 2022) : 6358. http://dx.doi.org/10.3390/s22176358.
Texte intégralXidao, Luan, Xie Yuxiang, Zhang Lili, Zhang Xin, Li Chen et 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.
Texte intégralChen, Zhong, Shengwu Xiong, Zhixiang Fang, Ruiling Zhang, Xiangzhen Kong et 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.
Texte intégralZhang, Yayu, Yuhua Qian, Guoshuai Ma, Keyin Zheng, Guoqing Liu et Qingfu Zhang. « Learning Multi-Task Sparse Representation Based on Fisher Information ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 16899–907. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29632.
Texte intégralWang, Bin, Yu Liu, Wei Wang, Wei Xu et Mao Jun Zhang. « Local Spatiotemporal Coding and Sparse Representation Based Human Action Recognition ». Applied Mechanics and Materials 401-403 (septembre 2013) : 1555–60. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.401-403.1555.
Texte intégralKim, Hyuncheol, et 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.
Texte intégralJin, Ju Bo, et Yu Xi Liu. « Sparse Representation of the Human Vision Information and the Saliency Detection Algorithm ». Applied Mechanics and Materials 513-517 (février 2014) : 3349–53. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.513-517.3349.
Texte intégralWang, Qing Wei, Zi Lu Ying et Lian Wen Huang. « Face Recognition Algorithm Based on Haar-Like Features and Gentle Adaboost Feature Selection via Sparse Representation ». Applied Mechanics and Materials 742 (mars 2015) : 299–302. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.742.299.
Texte intégralWang, Yong. « Online electronic signature recognition using sparse classification techniques that support neural models ». Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering 24, no 1 (14 mars 2024) : 263–75. http://dx.doi.org/10.3233/jcm-237025.
Texte intégralYang, Honghui, et 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, no 1 (février 2019) : 87–92. http://dx.doi.org/10.1051/jnwpu/20193710087.
Texte intégralYuan, Ye, Jiang Chen, Hong Lang et Jian (John) Lu. « Exploring the Efficacy of Sparse Feature in Pavement Distress Image Classification : A Focus on Pavement-Specific Knowledge ». Applied Sciences 13, no 18 (5 septembre 2023) : 9996. http://dx.doi.org/10.3390/app13189996.
Texte intégralHasler, Stephan, Heiko Wersing et Edgar Körner. « Combining Reconstruction and Discrimination with Class-Specific Sparse Coding ». Neural Computation 19, no 7 (juillet 2007) : 1897–918. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2007.19.7.1897.
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