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图像过完备稀疏表示理论及应用综述
超完备字典稀疏表示作为一种有效表示模型,广泛应用于各种信号和图像处理任务中.介绍了稀疏表示的理论框架以及主要研究方向,分别从稀疏表示的可重构性和区分性两方面对其在图像处理及图像分析领域的应用进行综述.陈垚佳,张永平 - 电视技术文章来源： 万方数据 -
基于稀疏贝叶斯模型的视频恢复方法研究
结合压缩感知的稀疏表示理论和贝叶斯模型,提出一种在数据库中进行快速有效的视频信息查询和视频恢复的方法.根据最小l1范数重构数据信息的要求,方法利用贝叶斯模型对参数进行估计,并通过稀疏特性对视频分类和特征提取,达到恢复视频信息的目的.实验结果表明,比较主成成份分析和随机投影算法,该文的实现方法具有更好的恢复性能.朱立 - 中山大学学报(自然科学版)文章来源： 万方数据 -
一种稀疏表示的多姿态人耳识别方法
稀疏表示成为模式识别研究的热点之一.利用人耳的HOG特征,研究了一种新的基于稀疏表示的人耳识别方法.针对实际应用中,作为训练样本的人耳图片角度有限的情况,提出一种新的简单可行的人耳识别方案.主要包括人耳生物特征提取,特征降维和分类识别三部分.提取人耳图像的HOG特征,使用LDA降维,使用稀疏表示来进行分类.该方法将每个待识别的人耳图像表示为人耳HOG特征的稀疏线性组合.与多种方法的对比实验表明,该方法对于多姿态人耳图像的识别更精确,对于人耳角度变化有鲁棒性,在一定特征数范围内识别率稳定,对特征数选取要求低.田莹,张德斌,马浩迪 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
一种基于变步长的稀疏度自适应匹配追踪算法
压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩.其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义.稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)在迭代过程中采用固定步长,容易导致过估计和欠估计.为解决该问题,根据相邻信号能量差的变化规律,在迭代过程中采用对数型的"变步长",即迭代的初始阶段步长增长速度较快,当能量差达到一定阈值时,则步长增长速度较慢,并设置双阈值严格控制逼近的精确度.实验表明,改进后算法提高了重构质量,尤其是在当采样率较低时,仍有较好的重构效果.毕学霞,尚振宏,强振平,刘辉 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于总变差模型与条带波变换的图像压缩仿真研究
图像信号能被分解为低频信号、中频信号和高频信号,基于这一思想将总变差模型滤波器与离散余弦变换、离散条带波变换相结合.提出一种3层的酉像压缩算法,首先通过改进的总变差模垄滤波器及离散余弦变换得飘修正的图像低频信号.中频信号和高频信号,对低频信号即少量的离散余弦系数采用自适应的Huffman编码方法.中频信号含有较丰富的纹理对其进行条带波变换,对其系数进行量化后采用SPIHT算法进行编码.高频信号作为对低频信号的拉乎拉斯统化操作因此只需对滤波器编码即可.Matlab仿真实验验证了方案的可行性,实验中此算法与几种常用的图像变换算法比较,结果表明该算法能达到图像信.严更好彩带玩栏袭示,在保持一定的重构图像质量的前提下可大大提高图像的压缩率.李文娜,高立群,孔祥勇,崔兆华 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
LS-SVM参数估计与稀疏化方法研究及应用
针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数估计与稀疏化问题,提出了采用多智能体遗传算法(MAGA)估计LS-SVM参数并在参数估计的过程中实现稀疏化的方法.首先,根据被估参数的特点,设计了MAGA的种群初始化方法和各遗传算子操作方式.其次,基于剪枝法的思想,设计了包含三种控制条件的稀疏化策略,能够在不明显降低回归精度的前提下实现LS-SVM的稀疏化.最后,通过实例计算验证本文方法的有效性,计算结果表明,MAGA较其它方法(自适应遗传算法、粒子群算法)能够获得更优的参数,从而使LS-SVM具有更优的回归性能,并且稀疏化策略稳定有效.张继军,马登武,邓力,范庚 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于RBFN一项目聚类的协同过滤推荐算法研究
高维数据的稀疏性问题是降低协同过滤技术推荐质量的主要原因之一.提出了基于径向基函数网络(RBFN)一项目聚类的算法来降低数据的稀疏性,应用径向基函数网络(RBFN)处理高维稀疏数据得到一个完整的矩阵,应用基于项目聚类的协同过滤推荐算法产生推荐.实验结果表明,本算法比其他算法能更好处理协同过滤中的稀疏性问题.刘玉峰,贺昌政 - 科技管理研究文章来源： 万方数据
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