搜索资源列表
nmf
- 基于非负矩阵分解（NMF）的人脸特征提取算法，NMF基本思想是找到一个线性子空间W，使的构成子空间的基本图像的像素点都是正值，而且人脸图像在子空间上的投影系数也是正数
rpca
- RobustPCA 是最近提出的一种非常新的图像矩阵分解算法，该算法具有对噪声不敏感、能处理高维图像数据的特点。这是论文作者提供的 MATLAB 实现代码。-Oct 2009 This matlab code implements the augmented Lagrange multiplier method for Robust PCA.
pipeidian_eight
- 计算机视觉中得八点算法，采用SVD分解最小二乘解来求基本矩阵，这是模拟仿真实验程序。-Was 8:00 in computer vision algorithms, using SVD decomposition least-squares solution to seek the fundamental matrix, which is simulation, experimental procedure.
image-preprocessing-4
- 用水线阈值法分割图像 对矩阵进行四叉树分解 将图像分为文字和非文字的两个类别 形态学梯度检测二值图像的边缘-Water line image thresholding segmentation of matrix quadtree decomposition of the image into text and non-text for these two types of morphological gradient detected binary image of the edge
eigen decomposition
- 极化SAR图像处理中的目标特征矩阵分解程序-Polarization SAR image processing target characteristic matrix decomposition process
pauli cov
- 极化SAR图像中的将协方差矩阵数据进行PAULI分解的程序-Polarization SAR images will covariance matrix data Pauli decomposition process
DES
- 基于矩阵奇异值分解的数字水印的设计与实现 -Matrix singular value decomposition-based digital watermark design and implementation
LU
- LU分解课件，用来求解逆矩阵。一般用在图像处理及机器视觉等方面-Courseware LU decomposition to solve the inverse matrix. Generally used in image processing and machine vision, etc.
2D-Wavelet-Transformation
- 用DWT实现二维小波变换,调原始图像矩阵后进行二维小波分解，重构源图像及结果显示-Wavelet transform in 2-D dimentation
matrix
- 矩阵相乘和求逆,矩阵求逆进行LV分解，测试结果与matlab一样-Matrix multiplication and inverse, matrix inverse to LV decomposition, the same test results with matlab
Dataregistrationin3-Dscanningsystems
- 通过引入特征点和改进最近点迭代法, 提出了一种 在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法 通过对特征点的提取, 首先得到一组匹配点对, 然后运用 SVD 矩阵分解算法求出转换参数R 和T, 进而以此作为最 近点迭代法的初始值, 并对最近点的求法和迭代截止条件作 了改进, 得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本 原理, 并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用 实例证明了该方法的有效性。-A 3-D meas uring dat a r egis
NMF1
- 非负矩阵分解和PCA有相同之处，但是具有更好的物理意义。-NMF and PCA have in common, but with better physical meaning.
Incremental-NMF-by-Serhat-S
- 由外国专家Serhat S. Bucak编写的代码，关于增量式非负矩阵分解，还有例子，比较好用。-The code, written by foreign experts Serhat S. Bucak incremental non-negative matrix factorization, there are examples of relatively easy to use.
nmf
- 基于非负矩阵分解（NMF）的人脸特征提取算法，其基本思想是找到一个母性子空间，是的构成子空间的基图像的像素点都是正值-algorithm of NMF of face detection by matlab
ADMNMF
- 基于交替方向乘子法的非负矩阵分解算法，主要用于盲分离-Alternating direction multiplier method based on non-negative matrix factorization algorithm, mainly used for blind source separation
TestSVD
- svd矩阵分解源代码，帮助理解svdjar包的使用-svd matrix factorization source code to help understand the use svdjar package
sangarticle
- Matlab实现的一种基于矩阵分解的信息隐藏代码-This code realize the function of embedding the secret information based on the matrix decomposition
SPAMS2014
- 在线学习矩阵分解和稀疏编码,稀疏编码是永远的经典，需要学习稀疏编码的同志可以下载-Online learning and sparse coding matrix decomposition, a sparse coding is eternal classic, and need to learn the comrade of sparse coding can download and see
DAKM
- 本代码是matlab编写的用来实现矩阵分解的典型方法，来自于2014年cvpr的文章代码。-Matrix decomposition in cvpr 2014 about DAKM algorithm using matlab. The DAKM s algorithm is powerful for Matrix decomposition . Matrix decomposition in cvpr 2014 about DAKM algorithm using matlab. The
rpca
- 低秩矩阵去噪声, 采用拉格朗日， dual等优化方式计算低秩矩阵(Solve the problem withspike noise with high magnitude instead of Gaussian distributed noise)