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《主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用：基于MATLAB或C++语言的实现》较系统全面地介绍了多元统计学中非常重要、非常基础的主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用，包括基本理论、方法和应用案例。《主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用：基于MATLAB或C++语言的实现》共6章，主要内容为：基于多元统计学的模式识别方法综述、主成分分析在人脸识别中的应用、主成分分析在火焰燃烧状态识别中的应用、主成分分析在图像压缩中的应用、基于主成分分析的NO。排放异常在线诊断、双主元的动态核方法在

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本书研究面向强噪声场景的低秩稀疏学习视觉目标跟踪方法。基于变分法和分数阶微积分理论改善强噪声场景下的视觉信息质量问题；基于低秩表示和稀疏表示理论解决目标外观多样性情况下的表观建模问题；基于融合LASSO、变分法和分数阶微积分理论解决复杂环境遮挡带来的目标特征丢失问题和目标快速运动带来的跟踪漂移问题；基于反向稀疏表示描述解决跟踪模型在线学习的计算效率问题。本书可供高等院校自动化、计算机、电子信息等相关专业的本科生和研究生，以及从事计算机视觉和数字图像处理领域的工程技术人员和研究人员参考阅读。