Zobrazeno 1 - 10
of 438
pro vyhledávání: '"rank constraint"'
Autor:
Chenguang Xu
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-16 (2024)
Abstract Hyperspectral sparse unmixing, an image processing technique, leverages a spectral library enriched with endmember spectral information as a prerequisite. It decomposes the hyperspectral data to ascertain the abundance corresponding to each
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/392c7ee98b5b4d458cf723cbabbfc896
Publikováno v:
Journal of King Saud University: Computer and Information Sciences, Vol 36, Iss 7, Pp 102129- (2024)
Multi-view graph clustering has garnered tremendous interest for its capability to effectively segregate data by harnessing information from multiple graphs representing distinct views. Despite the advances, conventional methods commonly construct si
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1cab78e3e1994f8dbc73f856eddc6135
Publikováno v:
Jisuanji kexue yu tansuo, Vol 18, Iss 3, Pp 659-673 (2024)
The existing low-rank graph representation algorithms fail to capture the global representation structure of data accurately, and cannot make full use of the valid information of data to guide the construction of the representation graph, then the co
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/32ca36ba158d492ba293b7e8cae00d18
Publikováno v:
IET Image Processing, Vol 17, Iss 3, Pp 956-968 (2023)
Abstract Sparse representation‐based non‐local self‐similarity approaches have demonstrated promising performance in single image super‐resolution reconstruction. This type of method, however, cannot always effectively preserve the key detail
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/72a40fe56bd64a389f7c31c1c12b71ed
Autor:
Yanfang He, Umi Kalsom Yusof
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 30197-30207 (2023)
Multiple perspectives can be used to explore rich and complex datasets that are widely used in many applications. However, in real-world applications, the multi-view data are often noisy because of various environmental factors. The key challenge of
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bb80a486b66845ae846e555c43b11891
Autor:
XU Guangsheng, WANG Shitong
Publikováno v:
Jisuanji kexue yu tansuo, Vol 16, Iss 12, Pp 2775-2787 (2022)
When insufficient or incomplete multi-modality data are available in training, the corresponding classi-fication learning may lead to poor training performance or even failure. In order to tackle with this problem, the transfer learning algorithm cal
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/198850a7683848f58fb8dff2050b84c5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.