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LARNeXt：基于李代数的端到端残差网络人脸识别
李代数 端到端 残差 网络人脸识别
2023/12/13
Face recognition has always been courted in computer vision and is especially amenable to situations with significant variations between frontal and profile faces. Traditional techniques make great st...
基于李代数残差网络的人脸识别（图）
李代数 卷积神经网络 人脸识别
2021/7/30
中国科学院数学与系统科学研究院副研究员贾晓红及其博士生杨小龙与腾讯公司合作，将李代数运用于卷积神经网络(CNN)进行侧脸识别，在多个常用数据集上的测评达到领先结果。该工作探索了三维空间中的人脸旋转变换影响CNN的深层特征生成的过程，并证明了图像空间中的人脸旋转等效于 CNN 特征空间中仅由旋转决定的附加残差分量。相关论文“LARNet：Lie Algebra Residual Network fo...
基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法
分布式视频残差编码 编码端码率控制 伪随机码置乱
2016/12/29
提出一种基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法,利用伪随机码对残差视频帧的像素进行置乱处理,将信源图像与其边信息图像之间的差别均匀化,实现帧级别上的码率估计,即每一帧用同一码率发送.如果收端译码失败,利用提出的一种量化序号估计算法能显著提高译码成功率,解决码率低估问题.同时发端视频残差帧的特性能近似表示收发两端信号之间的相关性,因此,发端无需产生一个预测的边信息.仿真结果表明,该算法发...
电离层残差对掩星反演温度精度的影响
掩星 温度 电离层残差 射线追踪
2014/9/26
本文以MSIS90大气模式和3D NeUoG电离层模式为大气背景，用三维射线追踪法模拟研究了太阳活动强度、地方时、掩星平面方位角对弯曲角电离层残差和温度电离层残差的影响，以及电离层残差对全球日平均温度的影响.结果表明：电离层残差是平流层顶部（35~50 km）和中间层底部（50~70 km）掩星大气温度反演的主要误差.在太阳活动活跃期，电离层残差对单一掩星事件的平流层顶部平均温度的影响可达1.8 ...
高频GPS双差残差模型监测强震地表运动
高频GPS 双差残差模型 强震地面运动 实时动态监测
2013/11/5
根据震时地表震动持续时间短的特点,以及双差残差的相关性,提出了基于双差残差建模的高频GPS强震位移监测方法.首先对震前若干历元各双差残差进行建模,地震发生后,利用模型对各双差残差进行预报,最后利用预报残差实现短时间尺度内的位移解算.利用一条长约1100 km基线的静态数据和El Mayor-Cucapah 7.2级地震的94个测站数据进行试验分析,结果表明,5 min预测时间内,静态数据的动态位移...
最小化预测残差的图像序列压缩感知
压缩感知 实时压缩 图像重建 预测残差
2014/3/21
提出了一种最小化预测残差的图像序列压缩感知算法以实现高速相机输出图像的实时压缩。首先,在编码端仅使用映射矩阵对原始输出图像进行压缩,将压缩得到的观测向量通过信道传输到解码端。接着,在解码端对相邻帧进行运动估计和运动补偿,得到一幅待重建图像的预测图像,利用压缩感知算法对原始图像和预测图像之间存在的预测残差图像进行重建。最后,用迭代的方法优化预测残差图像的重建结果,直到连续两次的重建结果之差小于设定阈...
本文讨论奇阶完备残差图,证明了对于任意奇数n,不存在奇阶Kn-残差图.对任意奇数t≥3和n=2t,2t-2,2t-4构造了一类具有奇阶2n+t的Kn-残差图.我们证明了当n≡0 (mod 4)时,Kn-残差图的最小奇阶为(5n/2)+1;当n≡2,(mod4)时,Kn-残差图的最小奇阶为(5n/2), 并且证明了相应的最小奇阶Kn-残差图的唯一性.
提出基于二进正交小波变换和残差GM(1,1)-AR方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用灰色残差模型进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果表明,这种方法比传统的非平稳...
时序残差GM (1, 1) 模型
x (0) 2GM (1, 1) E(0)t2GM (1, 1) 时序残差 序列
2009/9/28
顾及时序残差对灰色x (0) 2GM (1, 1) 模型精度的影响, 提出时序残差E(0)
t
2GM (1, 1) 模型, 并利
用时序残差E(0)
t
2GM (1, 1) 模型和x (0) 2GM (1, 1) 模型联合进行精度检验和预测, 能较好地提高模型
精度和预测精度, 实例说明是有效的。
青藏高原中南部Hi-Climb宽频地震探测剖面北段接收函数偏移和走时残差分析表明, 青藏高原中、西部岩石圈结构特征存在明显的不同. 青藏高原中部, 印度板块向北俯冲到羌塘地体之下, 在羌塘地体中南部达到最大的俯冲深度, 拆沉的印度岩石圈板片残留在拉萨地体中部附近之下, 深度可能超过上地幔转换带上界面; 青藏高原西部, 印度板块向北低角度俯冲, 可能俯冲到塔里木块体之下. 由于青藏高原中、西部印度板...