一种稀疏性增强的人脸识别改进算法

针对在现有稀疏表示分类(SRC)算法中,用l1范数取代l0范数并不能得到有效的稀疏解,提出了一种将lp(0≤p<1)范数和新判别规则完美结合的人脸识别方法。首先通过迭代算法求解lp范数最小化问题,以此代替传统SRC中的l1范数来求解编码系数,得到更稀疏和有效的解。为了从稀疏编码系数中捕捉到更多的差分信息,并兼顾残差反映每一类样本的贡献,用系数和与残差之比这一新判别规则来分类测试样本。在AR人脸数据库的实验结果表明,本算法可得到更稀疏有效的解,且可在一定程度上提高识别率,尤其是在伪装情况下,有较为明显的提高。     

基于块方向性小波变换的图像融合算法

针对传统小波变换存在的缺陷,提出了一种基于块方向性小波变换的图像融合算法.将输入的图像均匀划分成多个子块,并通过训练确定每块图像的方向性小波;利用块方向性小波对图像进行稀疏变换得到稀疏系数,对融合系数进行逆变换得到融合图像,并采用仿真实验对算法性能进行测试.实验结果表明,相对于其它图像融合算法,如DTC、FFT和DWT等,本算法无论是在近物图像、遥感图像还是红外线图像上,其信息熵和平均梯度等图像融合质量评价指标都更优,使图像融合过渡效果更加自然.同时其图像融合速度更快,可以满足图像处理系统实时性的需求.     

关于杨全会和陈永高提出的一个问题

对任意的正整数与集合,令为解的个数.杨全会和陈永高证明了:若整数且,则不存在集合使得对所有充分大的整数成立,其中.对整数和,定义为满足对所有整数成立的集合的个数.杨全会和陈永高证明了是有限的,且.同时,他们问对任意整数,是否存在使得对所有整数成立.在本文中,我们给出了在时的准确公式.从而推出在时成立.     

凸显迁移的化学教学实践——以“溶液组成的表示”为例

从“溶液组成的表示”一课的教学实践出发，凸显迁移对知识建构的重要性，并从设计先行组织者、重组教学内容、勾连不同类型知识等3个角度分析促进迁移的策略。     

图像稀疏表示及图像超分辨应用分析

随着科学技术的进步,图像稀疏表示以及图像超分辨在当下的图像处理中得到了较为广泛的应用,对于图像高效率表示来说,具有十分重要的影响。图像稀疏表示技术以及图像超分辨应用对于促进图像应用发展起到了较为不错的效果,其在应用过程中,主要基于图像稀疏表示模型,对稀疏分解以及字典构造问题进行了表述。文章对图像稀疏表示及图像超分辨过程中的稀疏表示及图像超分辨应用上的图像去噪、修复以及识别问题进行了总结和分析,希望能够为图像稀疏表示及图像超分辨应用提供一些参考和建议。     

耦合了聚类中心约束项的稀疏表示图像去噪

提出了一种聚类中心字典学习方法,挖掘了各相似集或各类间潜在的稀疏性先验知识,构建聚类中心约束项,以增强图像稀疏表示,并联合该项与稀疏误差项,将二者引入于传统的稀疏表示模型,取得了较好得图像去噪效果。     

缓增分布表示的一个直接证明（英文）

先给出了Schwartz空间的标准半范数族的一个等价的范数族,然后给出了缓增分布表示的一个直接证明.     

U_q(sl_2,C)单位根时的中心以及非负部分的刻画

定义了sl_2一种新的量子代数U_q(sl_2,C),它是U_q(sl_2)的推广.设(U_q(sl_2,C))^(≥0)是U_q(sl_2,C)的非负部分,刻画了(U_q(sl_2,C))(≥0)是U_q(sl_2,C)的非负部分,刻画了(U_q(sl_2,C))^(≥0)的中心,(U_q(sl_2,C))(≥0)的中心,(U_q(sl_2,C))^(≥0)上的所有有限维不可约表示以及单位根时U_q(sl_2,C)的中心.     

三角形五心的一个向量统一表示

通过对文[1]的探究得到三角形五心的另一组性质，即三角形五心的一种向量表示：     

聆听尚品的曼妙旋律尊享奢华影音生活 AV GALLERIA影音艺廊落户北京国贸商城

2013年8月6日,[AV GALLERIA影音艺廊]位于北京奢侈品时尚地标——国贸商城的全新精品店正式揭幕.这是继去年上海恒隆广场旗舰店成功开业后,和影音集团在国内开设的第二家[AVGALLERIA影音艺廊]零售店.和影音集团中国副总经理张兆荣先生,携手McIntosh 麦景图主席Charlie Randall 先生、国贸商城总监姚宏岳先生等贵宾共同为精品店开幕剪彩.