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Matrix.rar
- 稀疏矩阵，非线性数据动态分类算法例子
loosematrix
- 稀疏矩阵，非线性数据动态分类算法例子-Sparse Matrix, nonlinear dynamic data classification algorithm example
RVM_matlabToolBox
- 相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好
MatchingPursuits
- Matching Pursuit方法，经典的稀疏表示方法，可以用人脸识别和图像分类，图像去噪，现在非常流行。-Matching Pursuit method, sparse representation of the classic, you can use face recognition and image classification, image denoising, now very popular.
CVPR09-ScSPM
- 基于稀疏编码和线性塔式匹配的图像分类算法。-This package contains the Matlab codes implementing the ScSPM algorithm described in CVPR 09 paper "Linear Spatial Pyramid Matching using Sparse Coding for Image Classification".
FACE-RECOGNITION
- 此文的目的有三个：第一，当地连续均值量化变换特征是提出照明和传感器敏感操作在目标识别上。其次，注册稀疏Winnows网络分割，提出了加快原分类。最后，特点和分类相结合对于正面人脸检测任务。检测结果列 为MIT + CMU系统和BioID数据库。关于这人脸检测器，接收器操作特征曲线BioID数据库产生最好的结果公布。对于结果麻省理工学院的中央结算系统+数据库相当于国家的最先进的脸探测器。一个人脸检测算法的MATLAB版本可以从htt
l1_ls
- 稀疏表示分类算法，用于样本分类的数学算法-Sparse that classification algorithms, mathematical algorithms for sample classification
l1_ls
- 求解l1范式的值，用于压缩感知中的稀疏表示。进行分类-Solving the value of l1 paradigm for compressed sensing of sparse representation. Classification
Face-image-classification-method
- 人脸稀疏分类研究，基于DD-DT CWT多字典的人脸特征稀疏分类方法-Face thinning classification, based on DD-DT CWT dictionary feature sparse classification method
Gabor
- 用Gabor滤波器和稀疏分类对表情进行识别-By Gabor filters and sparse facial expression classification identify
OMP0806
- 实现正交匹配追踪算法,能很好地实现稀疏分类结果，希望有帮助。-for doing orthogonal matching pursuit
eccv10_tutorial_part2
- 稀疏编码图像分类, 稀疏表示创始人写的PPT,内容精彩,分析清晰,易于理解(sparse coding image classification, PPT written by the original author of sparse representation, the PPT content is easy to realize with clear illustration and analysis.)
SRC_code
- 经过CSP 算法之后用于稀疏分类 此分类方法能达到较高的分类正确率(After the CSP algorithm is used for sparse classification, this classification method can achieve higher classification accuracy)
RSC
- 只要是使用稀疏表示方法进行的图像分类，非常有用！(It is useful as long as it is an image classification using the sparse representation method!)
SSC_1.0
- 稀疏子空间编码，实现高维数据的降维分类。(SUBSPACE SPARSE/SparseCoefRecovery)
Indian
- 使用基于词典的稀疏表示高光谱图像分类,多任务联合稀疏表示和逐步MRF优化的高光谱图像分类(Dictionary-based sparse representation hyperspectral image classification, multi-task joint sparse representation and stepwise MRF optimized hyperspectral image classification
纹理特征
- 该算法实现了基于纹理特征的稀疏表示分类，代码注释清晰，容易理解(The algorithm implements the sparse representation based on texture features, and the code is clear and easy to understand.)
l1_ls
- 稀疏表示l1_ls算法,样本分类中很好用(Sparse representation l1_ls algorithm, sample classification is very good)
FDDL
- 基于Fisher字典学习的稀疏表示分类算法。(Sparse representation classification algorithm based on Fisher dictionary learning.)
SRC_SOMP_matlab-master
- 稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现(MATLAB Code Implementation of Sparse Representation Classifier for Hyperspectral Image Classification)