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通过K选择产生的幻觉意味着受限的稀疏表示
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通过K选择产生的幻觉意味着受限的稀疏表示
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通过位置受限表示的基于位置补丁的面部幻觉
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代替使用基于概率图的模型或基于流形学习的模型,近来已经提出了一些基于位置补丁的方法用于面部幻觉。 为了获得用于幻觉的最佳权重,它们通过采用最小二乘估计或凸优化来通过训练面部图像的相同位置处的那些小块来表示图像小块。 但是,他们既不能希望提供无偏的解决方案,也不能希望满足局部条件,因此获得的补丁表示不是最好的。 与最小二乘表示(LSR)和稀疏表示(SR)相比,本文提出了一种更简单但更有效的表示方案-
通过稀疏表示运动产生的非刚性结构
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Minesweeper-Game:扫雷是一款单人游戏。 玩家最初会看到一个由未分化的方格组成的网格。 一些玩家不知道的随机选择的方格被指定为包含地雷。 游戏是通过用鼠标单击来显示网格的方块来玩的。 如果一个包含地雷的方格被揭开,则玩家输掉游戏。 否则,方块中会显示一个数字,表示包含地雷的相邻方块的数量。 当所有没有地雷的方格都显示出来时,游戏就赢了,这意味着所有地雷都已被找到
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扫雷游戏 图形用户界面版本 @KaylaNguyen CS101 Fall2014
通过稀疏表示的自适应样本选择来进行突然运动跟踪的SIFT流
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调整面部幻觉表示的稀疏度
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通过加权自适应稀疏正则化实现面部幻觉
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基于稀疏表示的幻觉方法到目前为止,建议使用固定的1范数惩罚来捕获人脸图像的稀疏性质,因此很难适应基础图像的统计变异性。 另外,他们忽略测试图像之间的空间距离的影响以及基于最佳重建系数的训练基础图像。 ...
使用迭代稀疏表示的不精确对准的面部幻觉
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支持驱动的稀疏编码的幻觉
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通过局部约束的双层表示进行鲁棒的幻觉
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基于稀疏局部像素结构的人脸幻觉
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Qt 5实现串口调试助手 (源工程文件、0积分下载)
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SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
AutoSAR标准协议4.2.2
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