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Locally Adaptive Sparse Representation for Detection, Classification, and Recognition. Lectuures given by Prof Trac Tran from john Hopkins university
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主要用于解决模式识别中稀疏表示人脸识别核心问题L1范数源代码，程序采用同伦算法设计的，在目前稀疏表示多种算法中，同伦算法是性能公认最好的.-Mainly used to solve the sparse representation of face recognition pattern recognition in the core of L1 norm source code, the program designed using the homotopy algorithm, sparse
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针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题，提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维，再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法，从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法，并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性，在同等特征维数下，将方法与BP, SVM进行比较，并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明，所提出方法的识别率比SVM与BP高 与采用稀疏化前的
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2篇基于稀疏表示具有鲁棒性人脸识别算法介绍，pdf格式-2 piece based on sparse representation robust face recognition algorithm is introduced, in PDF format
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用于混响背景语音分离的结构稀疏模型(Strutured sparisty model)方法-To further tackle the ambiguity
of the reflection ratios, we propose a novel formulation of the
reverberation model and estimate the absorption coefficients
through a convex optimization exploiting
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