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题名/责任者:

图像处理与机器学习中的正则化表示方法/郑成勇著

出版发行项:

成都:西南交通大学出版社,2023.08

ISBN及定价:

978-7-5643-9419-6/CNY68.00

载体形态项:

234页:图;23cm

个人责任者:

郑成勇 著

学科主题:

图象处理-正则表示

学科主题:

机器学习-正则表示

中图法分类号:

TN911.73

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

郑成勇, 五邑大学数学与计算科学学院副教授, 硕士生导师, 中国计算机学会高级会员, 广东省大数据专业委员会及人工智能专业委员会委员。2004年硕士毕业于华中科技大学计算数学专业 ; 2015年博士毕业于华中科技大学自动化学院控制科学与工程专业。

书目附注:

有书目 (第212-234页)

提要文摘附注:

本书主要研究基于矩阵正则化表示的红外目标检测、图像修复与补全、高光谱图像解混等问题, 所使用的矩阵正则化表示模型主要有: 矩阵低秩稀疏分解模型、矩阵调和稀疏分解模型、矩阵联合稀疏回归模型等, 此外, 还研究了带有正则约束的基于表示的分类方法, 包括基于稀疏组回归的分类方法、基于K-最近邻类联合表示的分类方法以及基于K近邻样本扩充的表示分类方法。基于正则化表示的图像处理、机器学习方法为图像处理与分析、模式识别、机器学习提供了新的研究工具和思路。

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