最近的研究表明，稀疏表示（SR）可以很好地解决许多计算机视觉问题，并且其内核版本具有强大的分类能力。
在本文中，我们解决了协作SR在半监督图像注释中的应用，该方法可以增加标记图像的数量，以进一步用于训练图像分类器。
给定一组标记的（训练）图像和一组未标记的（测试）图像，通常的SR方法（我们称为正向SR）用于用几个标记的图像表示每个未标记的图像，然后根据这些标记的注释的注释。
但是，就我们所知，SR方法是在相反的方向上进行的，即我们称呼后向SR来用几个未标记图像表示每个标记图像，然后根据标记图像的注释对任何未标记图像进行注释，即未标记图像由后向SR选择表示，到目前为止尚未解决。
在本文中，我们探
在本文中，我们解决了协作SR在半监督图像注释中的应用，该方法可以增加标记图像的数量，以进一步用于训练图像分类器。
给定一组标记的（训练）图像和一组未标记的（测试）图像，通常的SR方法（我们称为正向SR）用于用几个标记的图像表示每个未标记的图像，然后根据这些标记的注释的注释。
但是，就我们所知，SR方法是在相反的方向上进行的，即我们称呼后向SR来用几个未标记图像表示每个标记图像，然后根据标记图像的注释对任何未标记图像进行注释，即未标记图像由后向SR选择表示，到目前为止尚未解决。
在本文中，我们探
2023/7/14 21:28:31
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最新的基于稀疏表示的人脸识别程序，用Matlab编写，包括了快速算法的实现，是目前识别率和效率较高的最新人脸识别技术的具体算法实现，不可多得！希望能帮助大家！
2023/7/1 9:24:26
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为进一步强化航道安全，解决海事CCTV人工值守、非自动化问题，提出了基于稀疏表示的船体检测方法。
利用稀疏表示实现对船体的检测时，首先构建样本特征矩阵，然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习，得到冗余字典，最后对测试样本进行重构，根据马氏距离判断测试样本属性。
通过与传统方法的试验比较，实验结果表明，该算法实时性好、检测准确率高，可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪，解决CCTV人工值守、非自动化问题，节省大量人力资源。
利用稀疏表示实现对船体的检测时，首先构建样本特征矩阵，然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习，得到冗余字典，最后对测试样本进行重构，根据马氏距离判断测试样本属性。
通过与传统方法的试验比较，实验结果表明，该算法实时性好、检测准确率高，可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪，解决CCTV人工值守、非自动化问题，节省大量人力资源。
2023/6/2 2:24:15
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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