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Hengdong Zhu, Hengdong Zhu, Ting Yang Hengdong Zhu, Yingcang Ma Ting Yang et Xiaofei Yang Yingcang Ma. « Multi-view Re-weighted Sparse Subspace Clustering with Intact Low-rank Space Learning ». 電腦學刊 33, no 4 (août 2022) : 121–31. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022083304010.
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Texte intégralKim, Hyuncheol, et Joonki Paik. « Video Summarization using Low-Rank Sparse Representation ». IEIE Transactions on Smart Processing & ; Computing 7, no 3 (30 juin 2018) : 236–44. http://dx.doi.org/10.5573/ieiespc.2018.7.3.236.
Texte intégralCHENG, Shilei, Song GU, Maoquan YE et Mei XIE. « Action Recognition Using Low-Rank Sparse Representation ». IEICE Transactions on Information and Systems E101.D, no 3 (2018) : 830–34. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2017edl8176.
Texte intégralWang, Jun, Daming Shi, Dansong Cheng, Yongqiang Zhang et Junbin Gao. « LRSR : Low-Rank-Sparse representation for subspace clustering ». Neurocomputing 214 (novembre 2016) : 1026–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.015.
Texte intégralDu, Haishun, Xudong Zhang, Qingpu Hu et Yandong Hou. « Sparse representation-based robust face recognition by graph regularized low-rank sparse representation recovery ». Neurocomputing 164 (septembre 2015) : 220–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.067.
Texte intégralZhang, Xiujun, Chen Xu, Min Li et Xiaoli Sun. « Sparse and Low-Rank Coupling Image Segmentation Model Via Nonconvex Regularization ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 29, no 02 (27 février 2015) : 1555004. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001415550046.
Texte intégralZheng, Chun-Hou, Yi-Fu Hou et Jun Zhang. « Improved sparse representation with low-rank representation for robust face recognition ». Neurocomputing 198 (juillet 2016) : 114–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.146.
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Texte intégralZhang, Jian, Hongsong Dong, Wenlian Gao, Li Zhang, Zhiwen Xue et Xiangfei Shen. « Structured low-rank representation learning for hyperspectral sparse unmixing ». International Journal of Remote Sensing 45, no 2 (15 janvier 2024) : 351–75. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2023.2295836.
Texte intégralYou, Cong-Zhe, Zhen-Qiu Shu et Hong-Hui Fan. « Low-rank sparse subspace clustering with a clean dictionary ». Journal of Algorithms & ; Computational Technology 15 (janvier 2021) : 174830262098369. http://dx.doi.org/10.1177/1748302620983690.
Texte intégralDong, Le, et Yuan Yuan. « Sparse Constrained Low Tensor Rank Representation Framework for Hyperspectral Unmixing ». Remote Sensing 13, no 8 (11 avril 2021) : 1473. http://dx.doi.org/10.3390/rs13081473.
Texte intégralLi, Zhao, Le Wang, Tao Yu et Bing Liang Hu. « Image Super-Resolution via Low-Rank Representation ». Applied Mechanics and Materials 568-570 (juin 2014) : 652–55. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.568-570.652.
Texte intégralGan, Bin, Chun-Hou Zheng, Jun Zhang et Hong-Qiang Wang. « Sparse Representation for Tumor Classification Based on Feature Extraction Using Latent Low-Rank Representation ». BioMed Research International 2014 (2014) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2014/420856.
Texte intégralXu, Yong, Xiaozhao Fang, Jian Wu, Xuelong Li et David Zhang. « Discriminative Transfer Subspace Learning via Low-Rank and Sparse Representation ». IEEE Transactions on Image Processing 25, no 2 (février 2016) : 850–63. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2015.2510498.
Texte intégralAudouze, Christophe, et Prasanth B. Nair. « Sparse low-rank separated representation models for learning from data ». Proceedings of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 475, no 2221 (janvier 2019) : 20180490. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2018.0490.
Texte intégralLiu, Zhonghua, Weihua Ou, Wenpeng Lu et Lin Wang. « Discriminative feature extraction based on sparse and low-rank representation ». Neurocomputing 362 (octobre 2019) : 129–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.06.073.
Texte intégralDu, Hai-Shun, Qing-Pu Hu, Dian-Feng Qiao et Ioannis Pitas. « Robust face recognition via low-rank sparse representation-based classification ». International Journal of Automation and Computing 12, no 6 (6 novembre 2015) : 579–87. http://dx.doi.org/10.1007/s11633-015-0901-2.
Texte intégralHuang, Jie, Ting-Zhu Huang, Liang-Jian Deng et Xi-Le Zhao. « Joint-Sparse-Blocks and Low-Rank Representation for Hyperspectral Unmixing ». IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 57, no 4 (avril 2019) : 2419–38. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2018.2873326.
Texte intégralYong-Qiang Zhao et Jingxiang Yang. « Hyperspectral Image Denoising via Sparse Representation and Low-Rank Constraint ». IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 53, no 1 (janvier 2015) : 296–308. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2014.2321557.
Texte intégralMa, Guanqun, Ting-Zhu Huang, Jie Huang et Chao-Chao Zheng. « Local Low-Rank and Sparse Representation for Hyperspectral Image Denoising ». IEEE Access 7 (2019) : 79850–65. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2923255.
Texte intégralHou, Yi-Fu, Zhan-Li Sun, Yan-Wen Chong et Chun-Hou Zheng. « Low-Rank and Eigenface Based Sparse Representation for Face Recognition ». PLoS ONE 9, no 10 (21 octobre 2014) : e110318. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0110318.
Texte intégralZhao, Feng, Weijian Si et Zheng Dou. « Sparse media image restoration based on collaborative low rank representation ». Multimedia Tools and Applications 77, no 8 (29 juin 2017) : 10051–62. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-017-4958-5.
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Texte intégralNazari Siahsar, Mohammad Amir, Saman Gholtashi, Amin Roshandel Kahoo, Hosein Marvi et Alireza Ahmadifard. « Sparse time-frequency representation for seismic noise reduction using low-rank and sparse decomposition ». GEOPHYSICS 81, no 2 (1 mars 2016) : V117—V124. http://dx.doi.org/10.1190/geo2015-0341.1.
Texte intégralLiao, Jiayu, Xiaolan Liu et Mengying Xie. « Inductive Latent Space Sparse and Low-rank Subspace Clustering Algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 2224, no 1 (1 avril 2022) : 012124. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2224/1/012124.
Texte intégralXie, Shicheng, Shun Wang, Chuanming Song et Xianghai Wang. « Hyperspectral Image Reconstruction Based on Spatial-Spectral Domains Low-Rank Sparse Representation ». Remote Sensing 14, no 17 (25 août 2022) : 4184. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174184.
Texte intégralSun, Yubao, Zhi Li et Min Wu. « A Rank-Constrained Matrix Representation for Hypergraph-Based Subspace Clustering ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2015/572753.
Texte intégralCai, T. Tony, et Anru Zhang. « Sparse Representation of a Polytope and Recovery of Sparse Signals and Low-Rank Matrices ». IEEE Transactions on Information Theory 60, no 1 (janvier 2014) : 122–32. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2013.2288639.
Texte intégralZhang Xiaohui, 张晓慧, 郝润芳 Hao Runfang et 李廷鱼 Li Tingyu. « Hyperspectral Abnormal Target Detection Based on Low Rank and Sparse Matrix Decomposition-Sparse Representation ». Laser & ; Optoelectronics Progress 56, no 4 (2019) : 042801. http://dx.doi.org/10.3788/lop56.042801.
Texte intégralYang, Jie, Jun Ma, Khin Than Win, Junbin Gao et Zhenyu Yang. « Low-rank and sparse representation based learning for cancer survivability prediction ». Information Sciences 582 (janvier 2022) : 573–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.10.013.
Texte intégralYang, Lu, Gongping Yang, Kuikui Wang, Fanchang Hao et Yilong Yin. « Finger Vein Recognition via Sparse Reconstruction Error Constrained Low-Rank Representation ». IEEE Transactions on Information Forensics and Security 16 (2021) : 4869–81. http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2021.3118894.
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Texte intégralTao, JianWen, Shiting Wen et Wenjun Hu. « Robust domain adaptation image classification via sparse and low rank representation ». Journal of Visual Communication and Image Representation 33 (novembre 2015) : 134–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2015.09.005.
Texte intégralChen, Jie, et Zhang Yi. « Sparse representation for face recognition by discriminative low-rank matrix recovery ». Journal of Visual Communication and Image Representation 25, no 5 (juillet 2014) : 763–73. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2014.01.015.
Texte intégralYang, Wanqi, Yinghuan Shi, Yang Gao, Lei Wang et Ming Yang. « Incomplete-Data Oriented Multiview Dimension Reduction via Sparse Low-Rank Representation ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 29, no 12 (décembre 2018) : 6276–91. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2018.2828699.
Texte intégralGu, Song, Lihui Wang, Wei Hao, Yingjie Du, Jian Wang et Weirui Zhang. « Online Video Object Segmentation via Boundary-Constrained Low-Rank Sparse Representation ». IEEE Access 7 (2019) : 53520–33. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2912760.
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Texte intégralGe, Ting, Ning Mu, Tianming Zhan, Zhi Chen, Wanrong Gao et Shanxiang Mu. « Brain Lesion Segmentation Based on Joint Constraints of Low-Rank Representation and Sparse Representation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (1 juillet 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/9378014.
Texte intégralYang, Shicheng, Le Zhang, Lianghua He et Ying Wen. « Sparse Low-Rank Component-Based Representation for Face Recognition With Low-Quality Images ». IEEE Transactions on Information Forensics and Security 14, no 1 (janvier 2019) : 251–61. http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2018.2849883.
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 intégralZhan, Shanhua, Weijun Sun et Peipei Kang. « Robust Latent Common Subspace Learning for Transferable Feature Representation ». Electronics 11, no 5 (4 mars 2022) : 810. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11050810.
Texte intégralYang, Bo, Kunkun Tong, Xueqing Zhao, Shanmin Pang et Jinguang Chen. « Multilabel Classification Using Low-Rank Decomposition ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2020 (7 avril 2020) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/1279253.
Texte intégralZhang, Chao, Huaxiong Li, Wei Lv, Zizheng Huang, Yang Gao et Chunlin Chen. « Enhanced Tensor Low-Rank and Sparse Representation Recovery for Incomplete Multi-View Clustering ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 11174–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26323.
Texte intégralXue, Jize, Yong-Qiang Zhao, Yuanyang Bu, Wenzhi Liao, Jonathan Cheung-Wai Chan et Wilfried Philips. « Spatial-Spectral Structured Sparse Low-Rank Representation for Hyperspectral Image Super-Resolution ». IEEE Transactions on Image Processing 30 (2021) : 3084–97. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2021.3058590.
Texte intégralLiu, Xiaolan, Miao Yi, Le Han et Xue Deng. « A subspace clustering algorithm based on simultaneously sparse and low-rank representation ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 33, no 1 (22 juin 2017) : 621–33. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-16771.
Texte intégralDing, Yun, Yanwen Chong et Shaoming Pan. « Sparse and Low-Rank Representation With Key Connectivity for Hyperspectral Image Classification ». IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 13 (2020) : 5609–22. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2020.3023483.
Texte intégralXie, Wenbin, Hong Yin, Meini Wang, Yan Shao et Bosi Yu. « Low‐rank structured sparse representation and reduced dictionary learning‐based abnormity detection ». IET Computer Vision 13, no 1 (4 décembre 2018) : 8–14. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cvi.2018.5256.
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