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魯棒多視角潛在低秩表示的圖像分類方法

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摘要：隨著5G和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，大量互聯(lián)網(wǎng)圖像出現(xiàn)在人們的視野中。互聯(lián)網(wǎng)圖像的高維和噪聲特性是圖像分類問題的主要挑戰(zhàn)。為提高互聯(lián)網(wǎng)圖像的識別性和魯棒性，本文提出了一種魯棒多視角潛在低秩表示（robust multi-view latent low rank representation， RMLLRR）的圖像分類方法。（剩余13176字）

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