出版社:科学出版社
年代:2017
定价:120.0
本书对近年来稀疏学习、分类与识别领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结,并结合作者多年的研究成果,对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认稀疏学习、分类与识别三个方面展开,主要内容包含如下方面:机器学习理论基础;快速密度加权低秩近似谱聚类;双图正则非负矩阵分解;学习鲁棒低秩矩阵分解;学习谱表示应用于半监督聚类;用低秩矩阵填充学习数据表示;结合约束与低秩核学习的半监督学习;基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别;基于双线性回归的单标记图像人脸识别;基于旋转扩展和稀疏表示的鲁棒遥感图像目标识别;压缩感知理论基础;基于分块策略和过完备字典的非凸压缩感知框架;基于协同优化的稀疏重构;几何结构指导的协同压缩感知;基于过完备字典的方向结构估计模型及重构方法;基于多特征核稀疏表示学习的高光谱图像分类;基于类级稀疏表示学习的高光谱图像空谱联合分类等方法。
孙仕亮, 赵静, 编著
涂宏斌, 岳艳艳, 著
张全新, 著
(芬) 赛尔坎·希兰兹 (Serkan Kiranyaz) , (土) 蒂尔克·英斯 (Turker Ince) , (芬) 蒙塞夫·加伯伊 (Moncef Gabbouj) , 著
(意) 罗伯托·巴蒂蒂 (Roberto Battiti) , (意) 毛罗·布鲁纳托 (Mauro Brunato) , 著
(美) 克拉伦斯·基奥 (Clarence Chio) , (美) 戴维·弗里曼 (David Freeman) , 著
雷明, 著
康琦, 吴启迪, 著
(日) 小高知宏, 著