Artykuły w czasopismach na temat „Sparse Low-Rank Representation”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Sparse Low-Rank Representation”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Hengdong Zhu, Hengdong Zhu, Ting Yang Hengdong Zhu, Yingcang Ma Ting Yang i Xiaofei Yang Yingcang Ma. "Multi-view Re-weighted Sparse Subspace Clustering with Intact Low-rank Space Learning". 電腦學刊 33, nr 4 (sierpień 2022): 121–31. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022083304010.
Pełny tekst źródłaZhao, Jianxi, i Lina Zhao. "Low-rank and sparse matrices fitting algorithm for low-rank representation". Computers & Mathematics with Applications 79, nr 2 (styczeń 2020): 407–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.camwa.2019.07.012.
Pełny tekst źródłaKim, Hyuncheol, i Joonki Paik. "Video Summarization using Low-Rank Sparse Representation". IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 7, nr 3 (30.06.2018): 236–44. http://dx.doi.org/10.5573/ieiespc.2018.7.3.236.
Pełny tekst źródłaCHENG, Shilei, Song GU, Maoquan YE i Mei XIE. "Action Recognition Using Low-Rank Sparse Representation". IEICE Transactions on Information and Systems E101.D, nr 3 (2018): 830–34. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2017edl8176.
Pełny tekst źródłaWang, Jun, Daming Shi, Dansong Cheng, Yongqiang Zhang i Junbin Gao. "LRSR: Low-Rank-Sparse representation for subspace clustering". Neurocomputing 214 (listopad 2016): 1026–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.015.
Pełny tekst źródłaDu, Haishun, Xudong Zhang, Qingpu Hu i Yandong Hou. "Sparse representation-based robust face recognition by graph regularized low-rank sparse representation recovery". Neurocomputing 164 (wrzesień 2015): 220–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.067.
Pełny tekst źródłaZhang, Xiujun, Chen Xu, Min Li i Xiaoli Sun. "Sparse and Low-Rank Coupling Image Segmentation Model Via Nonconvex Regularization". International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 29, nr 02 (27.02.2015): 1555004. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001415550046.
Pełny tekst źródłaZheng, Chun-Hou, Yi-Fu Hou i Jun Zhang. "Improved sparse representation with low-rank representation for robust face recognition". Neurocomputing 198 (lipiec 2016): 114–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.146.
Pełny tekst źródłaDu, Shiqiang, Yuqing Shi, Guangrong Shan, Weilan Wang i Yide Ma. "Tensor low-rank sparse representation for tensor subspace learning". Neurocomputing 440 (czerwiec 2021): 351–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.02.002.
Pełny tekst źródłaZou, Dongqing, Xiaowu Chen, Guangying Cao i Xiaogang Wang. "Unsupervised Video Matting via Sparse and Low-Rank Representation". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 42, nr 6 (1.06.2020): 1501–14. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2019.2895331.
Pełny tekst źródłaHe, Zhi-Fen, i Ming Yang. "Sparse and low-rank representation for multi-label classification". Applied Intelligence 49, nr 5 (26.11.2018): 1708–23. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-018-1345-5.
Pełny tekst źródłaZhang, Jian, Hongsong Dong, Wenlian Gao, Li Zhang, Zhiwen Xue i Xiangfei Shen. "Structured low-rank representation learning for hyperspectral sparse unmixing". International Journal of Remote Sensing 45, nr 2 (15.01.2024): 351–75. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2023.2295836.
Pełny tekst źródłaYou, Cong-Zhe, Zhen-Qiu Shu i Hong-Hui Fan. "Low-rank sparse subspace clustering with a clean dictionary". Journal of Algorithms & Computational Technology 15 (styczeń 2021): 174830262098369. http://dx.doi.org/10.1177/1748302620983690.
Pełny tekst źródłaDong, Le, i Yuan Yuan. "Sparse Constrained Low Tensor Rank Representation Framework for Hyperspectral Unmixing". Remote Sensing 13, nr 8 (11.04.2021): 1473. http://dx.doi.org/10.3390/rs13081473.
Pełny tekst źródłaLi, Zhao, Le Wang, Tao Yu i Bing Liang Hu. "Image Super-Resolution via Low-Rank Representation". Applied Mechanics and Materials 568-570 (czerwiec 2014): 652–55. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.568-570.652.
Pełny tekst źródłaGan, Bin, Chun-Hou Zheng, Jun Zhang i 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.
Pełny tekst źródłaXu, Yong, Xiaozhao Fang, Jian Wu, Xuelong Li i David Zhang. "Discriminative Transfer Subspace Learning via Low-Rank and Sparse Representation". IEEE Transactions on Image Processing 25, nr 2 (luty 2016): 850–63. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2015.2510498.
Pełny tekst źródłaAudouze, Christophe, i 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, nr 2221 (styczeń 2019): 20180490. http://dx.doi.org/10.1098/rspa.2018.0490.
Pełny tekst źródłaLiu, Zhonghua, Weihua Ou, Wenpeng Lu i Lin Wang. "Discriminative feature extraction based on sparse and low-rank representation". Neurocomputing 362 (październik 2019): 129–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.06.073.
Pełny tekst źródłaDu, Hai-Shun, Qing-Pu Hu, Dian-Feng Qiao i Ioannis Pitas. "Robust face recognition via low-rank sparse representation-based classification". International Journal of Automation and Computing 12, nr 6 (6.11.2015): 579–87. http://dx.doi.org/10.1007/s11633-015-0901-2.
Pełny tekst źródłaHuang, Jie, Ting-Zhu Huang, Liang-Jian Deng i Xi-Le Zhao. "Joint-Sparse-Blocks and Low-Rank Representation for Hyperspectral Unmixing". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 57, nr 4 (kwiecień 2019): 2419–38. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2018.2873326.
Pełny tekst źródłaYong-Qiang Zhao i Jingxiang Yang. "Hyperspectral Image Denoising via Sparse Representation and Low-Rank Constraint". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 53, nr 1 (styczeń 2015): 296–308. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2014.2321557.
Pełny tekst źródłaMa, Guanqun, Ting-Zhu Huang, Jie Huang i 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.
Pełny tekst źródłaHou, Yi-Fu, Zhan-Li Sun, Yan-Wen Chong i Chun-Hou Zheng. "Low-Rank and Eigenface Based Sparse Representation for Face Recognition". PLoS ONE 9, nr 10 (21.10.2014): e110318. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0110318.
Pełny tekst źródłaZhao, Feng, Weijian Si i Zheng Dou. "Sparse media image restoration based on collaborative low rank representation". Multimedia Tools and Applications 77, nr 8 (29.06.2017): 10051–62. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-017-4958-5.
Pełny tekst źródłaTang, Kewei, Jie Zhang, Zhixun Su i Jiangxin Dong. "Bayesian Low-Rank and Sparse Nonlinear Representation for Manifold Clustering". Neural Processing Letters 44, nr 3 (29.12.2015): 719–33. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-015-9490-x.
Pełny tekst źródłaNazari Siahsar, Mohammad Amir, Saman Gholtashi, Amin Roshandel Kahoo, Hosein Marvi i Alireza Ahmadifard. "Sparse time-frequency representation for seismic noise reduction using low-rank and sparse decomposition". GEOPHYSICS 81, nr 2 (1.03.2016): V117—V124. http://dx.doi.org/10.1190/geo2015-0341.1.
Pełny tekst źródłaLiao, Jiayu, Xiaolan Liu i Mengying Xie. "Inductive Latent Space Sparse and Low-rank Subspace Clustering Algorithm". Journal of Physics: Conference Series 2224, nr 1 (1.04.2022): 012124. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2224/1/012124.
Pełny tekst źródłaXie, Shicheng, Shun Wang, Chuanming Song i Xianghai Wang. "Hyperspectral Image Reconstruction Based on Spatial-Spectral Domains Low-Rank Sparse Representation". Remote Sensing 14, nr 17 (25.08.2022): 4184. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174184.
Pełny tekst źródłaSun, Yubao, Zhi Li i 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.
Pełny tekst źródłaCai, T. Tony, i Anru Zhang. "Sparse Representation of a Polytope and Recovery of Sparse Signals and Low-Rank Matrices". IEEE Transactions on Information Theory 60, nr 1 (styczeń 2014): 122–32. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2013.2288639.
Pełny tekst źródłaZhang Xiaohui, 张晓慧, 郝润芳 Hao Runfang i 李廷鱼 Li Tingyu. "Hyperspectral Abnormal Target Detection Based on Low Rank and Sparse Matrix Decomposition-Sparse Representation". Laser & Optoelectronics Progress 56, nr 4 (2019): 042801. http://dx.doi.org/10.3788/lop56.042801.
Pełny tekst źródłaYang, Jie, Jun Ma, Khin Than Win, Junbin Gao i Zhenyu Yang. "Low-rank and sparse representation based learning for cancer survivability prediction". Information Sciences 582 (styczeń 2022): 573–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.10.013.
Pełny tekst źródłaYang, Lu, Gongping Yang, Kuikui Wang, Fanchang Hao i 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.
Pełny tekst źródłaLi, Long, i Zheng Liu. "Noise‐robust HRRP target recognition method via sparse‐low‐rank representation". Electronics Letters 53, nr 24 (listopad 2017): 1602–4. http://dx.doi.org/10.1049/el.2017.2960.
Pełny tekst źródłaTao, JianWen, Shiting Wen i Wenjun Hu. "Robust domain adaptation image classification via sparse and low rank representation". Journal of Visual Communication and Image Representation 33 (listopad 2015): 134–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2015.09.005.
Pełny tekst źródłaChen, Jie, i Zhang Yi. "Sparse representation for face recognition by discriminative low-rank matrix recovery". Journal of Visual Communication and Image Representation 25, nr 5 (lipiec 2014): 763–73. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2014.01.015.
Pełny tekst źródłaYang, Wanqi, Yinghuan Shi, Yang Gao, Lei Wang i Ming Yang. "Incomplete-Data Oriented Multiview Dimension Reduction via Sparse Low-Rank Representation". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 29, nr 12 (grudzień 2018): 6276–91. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2018.2828699.
Pełny tekst źródłaGu, Song, Lihui Wang, Wei Hao, Yingjie Du, Jian Wang i 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.
Pełny tekst źródłaHe, YuJie, Min Li, JinLi Zhang i Qi An. "Small infrared target detection based on low-rank and sparse representation". Infrared Physics & Technology 68 (styczeń 2015): 98–109. http://dx.doi.org/10.1016/j.infrared.2014.10.022.
Pełny tekst źródłaGe, Ting, Ning Mu, Tianming Zhan, Zhi Chen, Wanrong Gao i Shanxiang Mu. "Brain Lesion Segmentation Based on Joint Constraints of Low-Rank Representation and Sparse Representation". Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (1.07.2019): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/9378014.
Pełny tekst źródłaYang, Shicheng, Le Zhang, Lianghua He i Ying Wen. "Sparse Low-Rank Component-Based Representation for Face Recognition With Low-Quality Images". IEEE Transactions on Information Forensics and Security 14, nr 1 (styczeń 2019): 251–61. http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2018.2849883.
Pełny tekst źródłaKim, Hyuncheol, i 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.
Pełny tekst źródłaZhan, Shanhua, Weijun Sun i Peipei Kang. "Robust Latent Common Subspace Learning for Transferable Feature Representation". Electronics 11, nr 5 (4.03.2022): 810. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11050810.
Pełny tekst źródłaYang, Bo, Kunkun Tong, Xueqing Zhao, Shanmin Pang i Jinguang Chen. "Multilabel Classification Using Low-Rank Decomposition". Discrete Dynamics in Nature and Society 2020 (7.04.2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/1279253.
Pełny tekst źródłaZhang, Chao, Huaxiong Li, Wei Lv, Zizheng Huang, Yang Gao i Chunlin Chen. "Enhanced Tensor Low-Rank and Sparse Representation Recovery for Incomplete Multi-View Clustering". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 9 (26.06.2023): 11174–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26323.
Pełny tekst źródłaXue, Jize, Yong-Qiang Zhao, Yuanyang Bu, Wenzhi Liao, Jonathan Cheung-Wai Chan i 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.
Pełny tekst źródłaLiu, Xiaolan, Miao Yi, Le Han i Xue Deng. "A subspace clustering algorithm based on simultaneously sparse and low-rank representation". Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 33, nr 1 (22.06.2017): 621–33. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-16771.
Pełny tekst źródłaDing, Yun, Yanwen Chong i 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.
Pełny tekst źródłaXie, Wenbin, Hong Yin, Meini Wang, Yan Shao i Bosi Yu. "Low‐rank structured sparse representation and reduced dictionary learning‐based abnormity detection". IET Computer Vision 13, nr 1 (4.12.2018): 8–14. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cvi.2018.5256.
Pełny tekst źródła