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基于稀疏表示模型的人脸超分辨率研究.pdf

人脸是视频监控之类应用的重要辨识信息。人脸超分辨率算法是利用视频图像前后帧互补信息或样本库先验信息提高原始人脸图像分辨率的技术。受拍摄环境、器件及存储等噪声影响,现有人脸超分辨率算法往往难以满足低质量、低分辨率人脸图像超分辨率重建的需要。针对噪声对人脸超分辨率重建过程中图像块稀疏

椭圆函数相关凝聚态物理模型与图表示.pdf

  精确可解统计模型在凝聚态物理、可积场论和数学中都有重要应用,是理论物理的前沿课题.与椭圆函数相关的格点模型的极限既能给出三角型和有理型的格点模型,又能包含更多的参量,因此受到了特殊的重视.本书详细介绍了杨-Baxter方程等格点模型的基础知识,同时重点介绍了两种等价的椭圆型格

局部群表示论,θ对应和Langlands—Shahidi方法.pdf

本书的5篇文章均由2011年6月在北京晨兴数学中心举办的群表示论研讨会的讲稿补充或重写而成。作者都是国际上数论与群表示论方面的著名专家。CorinneBlondel、ColinJ.Bushnell和VincentSécherre的文章从不同的角度由浅入深地阐述了局部群表示理论的最

反投影稀疏表示模型及应用.pdf

  本书从经典的稀疏表示模型入手,构建了反投影稀疏表示模型。首先从理论上探讨了该模型的可行性和稳定性;然后基于实际问题,结合先验信息对表示模型添加不同的正则项约束,进而采用合适的优化算法完成模型的快速求解,并分析了相应的收敛性,同时也构建了一套量化指标,用于客观地衡量稀疏表示模型

不确定信息表示与融合技术.pdf

本书介绍不确定信息表示与融合的基本理论与若干技术,主要内容包括绪论、模糊集理论基础、直觉模糊集理论基础、证据理论、基于直觉模糊集的不确定信息描述、冲突证据的加权平均组合方法、基于可靠性评估的证据组合方法、区间不确定信息融合方法、时域不确定信息融合方法。整体内容力求系统性和实用性,

群的表示和特征标.pdf

  在本书的第2版中,我们采用现代观点介绍有限群表示理论。在该版中我们对第1版作了修订并增加了大量新的内容。由于进一步学习的需要,本书采用模论语言论述群表示,并且重点讨论如何构造特征标。本书给出了许多群的特征标表,其中包括所有阶数小于32的群,以及所有阶数小于1000的单群。