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矩阵回归模型与方法及其在稳健图像分类中的应用

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回归分析是刻画图像数据之间相互关系一个常用而有效的工具,近年来,回归分析是机器学习领域的研究热点之一.实际应用问题中,由于遮挡、光照等因素的影响,图像数据的噪声是十分复杂的,经典的回归分析模型难以准确地刻画诸如此类的图像噪声.本文从如何有效地建模图像中多种类型噪声的角度,介绍了稳健回归分析的一些最新研究进展.特别地,详细地分析了几种二维的稳健回归模型.

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来源
《智能时代的创新、融合与发展——2018全国博士后学术交流会》|2018年|248-253|共6页
会议地点北京
作者
罗雷;
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作者单位

中国博士后科学基金会全国博士后管理委员会办公室;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分类; 矩阵回归模型; 核范数; 推广幂指数分布; 核-L1范数; 树结构核范数;

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