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搜索资源列表

  1. 信号DCT字典稀疏表示

  2. 信号DCT字典稀疏表示，匹配追踪算法（MP）搜索稀疏系数，重构误差达到精度停止循环。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-08-12
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u010627377

  1. 基于稀疏表示的数字的识别（opencv工程）

  2. 1、该工程是简单的基于稀疏表示的数字识别的工程。是对于初学者的。因为我自己也是最近才学习的稀疏表示，高手就不要下拉。代码只是个人写的。用来学习：数字特征矢量的形成——传入到求解最稀疏系数函数——利用重构误差最小来实现分类的。 2、opencv中调用了求解L1范数算法的matlab文件。如果你直接打开不能运行，说明环境没有搭配好。环境的搭配的流程可以百度，如百度：如何C++调用matlab函数，如果有时间的话，我可能会写在CSDN的博客上。 3、里面main函数有详细的介绍。 4、工程本人测试过

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-09-24
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：xuluhui123

  1. 基于稀疏表示的人脸识别方法实现

  2. 但是人脸图像易受到光照、姿态、遮挡和表情等多种因素的影响 ，识别效果也易受图像数据库大小的干扰，计算机智能识别课题的研究仍然具有较高的挑战性。目前一些学者将稀疏表示用于人脸识别，得到了国内外学者的广泛关注，其基本思想是将待分类图像表示为以训练图像本身作为基原子的字典的稀疏线性组合。在新研究的繁多方法中，基于稀疏表示的人脸识别技术拥有独特的高效性，且稀疏系数具有很好的稀疏性和可扩展性。基于稀疏表示的人脸识别拥有高识别率与强鲁棒性，可以实现高识别率、高鲁棒性、低复杂性的人脸识别方法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-05-30
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：sinat_28602923

  1. 基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法

  2. 针对现有基于特征频率识别的矿物传送设备故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题,提出了基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法。首先,利用计算机测取设备已知故障类型的振动信号,并对其进行傅里叶变换;然后,以傅里叶变换系数构造训练字典,将待测故障类型的振动信号傅里叶变换系数在该训练字典上进行稀疏分解,求取稀疏系数;最后,利用重构信号最小误差判别故障类型。仿真和测试结果表明,该方法能有效诊断出矿物传送设备中轴承的故障类型,为煤矿传送设备的故障监测提供了一种新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38695773

  1. 基于HHT和有监督稀疏编码的滚动轴承故障状态识别方法

  2. 为了实现对滚动轴承故障位置和损伤程度的准确定位,将类别判别信息引入到无监督的稀疏编码中,提出一种有监督稀疏编码(Supervised Sparse Coding,SSC)方法,建立基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和SSC的振动信号特征提取和故障状态精细分类模型。首先,通过HHT获取振动信号的边际谱,然后,利用SSC为边际谱信息建立统一的字典库,并完成对边际谱的稀疏表示,实现干扰信息的滤除和故障目标敏感特征的二次提取,最后,使用SSC得到的稀疏系数完成对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38603875

  1. matlab开发-参数稀疏系数分析

  2. matlab开发-参数稀疏系数分析。因子分析的非参数贝叶斯推广

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：428032
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 基于肌电信号稀疏特征的手势识别方法研究

  2. 基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别技术是人机自然交互领域的重要研究方向。手势识别技术的实现关键在于如何提取sEMG信号的有效特征。提出了一种提取sEMG信号稀疏特征用于多类手势识别的有效方法。该方法以稀疏表示作为特征提取工具，以支持向量机(SVM)作为分类器对多个手势进行识别。首先，采用双阈值法检测分割出手势动作的活动段；其次随机抽取部分运动段样本初始化稀疏表示词典，利用KSVD方法对过完备字典和稀疏系数进行无监督更新;最后，利用SVM对稀疏系数特征向量进行分类以实现对不同手势的识别。通过在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38674992

  1. 稀疏系数在隐写中应用的重要性分析

  2. 稀疏系数在隐写中应用的重要性分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：876544
    • 提供者：weixin_38645208

  1. 基于非因子化稀疏表示和误差矩阵估计的高光谱图像融合

  2. 具有非负约束的矩阵分解在高光谱图像融合中得到了广泛的应用。 尽管如此，对稀疏系数的非负限制限制了字典表示的效率。 针对这一问题，提出了一种基于非分解稀疏表示和误差矩阵估计的高光谱图像融合方法，用于同一场景下遥感高空间多波段图像与低空间高光谱图像的融合。 首先，专门采用一种有效的频谱字典学习方法来构建频谱字典，避免了矩阵分解的过程。 然后，使用非负约束的乘法器交替方向方法（ADMM）估计高空间多波段图像相对于学习的光谱字典的稀疏代码。 为了提高最终融合结果的质量，还提出了一种误差矩阵估计方法，该方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：643072
    • 提供者：weixin_38611230

  1. 基于显着性和直方图相交核的稀疏表示手势识别

  2. 如今，稀疏表示分类（SRC）已广泛应用于各种计算机视觉领域，例如人脸识别。 但是，很少有研究人员将SRC应用到静态手势识别中。 在本文中，我们建议采用基于显着性的特征和稀疏表示进行手势识别，并对稀疏项参数和稀疏系数计算进行深入研究。 另外，文献表明，SRC不能很好地处理非线性特征，可能会产生较差的识别结果，因此，我们建议使用直方图相交核函数将原始特征映射到核特征空间中，并在核特征中使用稀疏表示分类空间。 此外，我们将SR与支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN），贝叶斯网络（BN）和决策树（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：742400
    • 提供者：weixin_38536267

  1. 基于联合稀疏表示的图像特征提取与融合

  2. 本文提出了一种新的基于联合稀疏表示的图像融合方法。 由于传感器观察到相关现象，因此源图像有望具有共同的和创新的特征。 我们使用稀疏系数作为图像特征。 通过联合稀疏表示，用公共稀疏系数和创新稀疏系数表示源图像。 因此，稀疏系数由创新系数的平均绝对值加权。 此外，由于稀疏表示在图像去噪算法的开发中已经取得了很大的成功，因此我们的方法可以同时执行图像去噪和融合，而图像会受到加性噪声的破坏。 实验结果表明，该方法在多个指标以及视觉质量上均优于其他方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38590989

  1. 通过联合稀疏表示对多个图像副本进行去噪

  2. 本文讨论了从多张受噪声破坏的副本中恢复原始图像的问题，这些副本可以在某些字典中稀疏地表示。 稀疏表示已被证明具有很强的去噪能力。 但是，当某些字典中的噪声较少时，它的性能将达到次优状态。 提出了一种基于联合稀疏表示的图像去噪方法。 可以从多个嘈杂的副本中很好地恢复图像。 所有副本都共享一个共同的成分-图像，而每个单独的测量都包含一个创新成分-噪音。 我们的方法可以分离公共成分和创新成分，并用稀疏系数和字典重建图像。 实验结果表明，该方法在度量和视觉质量上均优于其他方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：906240
    • 提供者：weixin_38611796

  1. 通过稀疏表示来学习本地外观，以实现强大而快速的视觉跟踪

  2. 在本文中，我们提出了一种使用稀疏表示和在线字典学习技术进行视觉跟踪的新颖外观模型。 在我们的方法中，视觉外观由稀疏表示表示，并且在线词典学习策略用于在跟踪过程中适应外观变化。 我们通过定义稀疏一致性约束来简化稀疏表示和在线词典学习，该约束促进外观模型的生成和判别能力。 在字典学习阶段会强制执行弹性网约束，以捕获对局部遮挡不敏感的局部外观的特征。 因此，相对于所学习的包含局部外观的稀疏基数，使用稀疏系数可以有效地从破坏中恢复目标外观。 在所提出的方法中，字典是不完整的，因此可以有效地实现跟踪。 此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38675465

  1. 通过独立可调的稀疏系数实现单幅图像超分辨率

  2. 针对基于学习的超分辨率重建图像边缘锐度更好但伪影较明显的问题，提出一种改进的稀疏系数独立可调的超分算法以消除伪影。低分辨率图像均已知，认为高维图像空间和低维图像空间对应的稀疏系数不同，故此阶段运用在线字典学习方法分开训练生成较精确的高分字典和低分字典；而在图像重建阶段低分图像已知而高分图像未知，则认为两空间的稀疏系数是近似相同的。最好的超分效果。实验结果表明，目标高分图像预先信噪比（PSNRR）几种稀疏编码超分方法平均提高了0。 45 dB，同时结构相似性（SSIM）指标增加了0。 011。超分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：707584
    • 提供者：weixin_38690149

  1. 通过稀疏回归进行泛锐化

  2. 全色锐化是通过将多光谱（MS）图像与提供的全色图像融合来提高其空间分辨率的有效方法。 代替限制低分辨率（LR）图像和高分辨率（HR）图像的编码系数相等，我们提出了一种通过稀疏回归的全锐化方法，其中HR和LR MS图像的稀疏系数之间的关系由ridge建模。回归和弹性网回归同时学习相应的字典。 基于从高分辨率和低分辨率图像中采样的补丁对学习紧凑词典，这可以极大地表征LR MS和HR MS图像的结构信息。 随后，考虑到LR MS和HR MS图像的编码系数之间的复杂关系，使用岭回归来表征内部补丁的关系。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38628953

  1. 基于稀疏特征提取的单幅图像去雾

  2. 为解决基于暗通道先验去雾算法在天空和大片白色区域色彩失真的问题，同时恢复出更多的图像细节和边缘信息，本文提出了一种基于稀疏表示模型和特征提取的单幅雾天图像清晰化算法。首先，通过稀疏字典的训练过程学习雾天图像的稀疏特征，初步优化粗略介质传输图的稀疏系数；然后，根据雾天灰度图像的稀疏特征进一步精细化介质传输图；最终，逆向求解雾天退化模型清晰化雾天图像。实验结果表明，本文算法克服了暗通道先验在天空区域的失效，同时有效去雾恢复出更多边缘和细节。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38643127

  1. 基于Gabor变换和组稀疏表示的敦煌壁画修复算法

  2. 在敦煌壁画修复过程中,初始字典的随机选取易陷入局部最优,仅以颜色欧氏距离作为图像块分组标准会导致图像修复后易出现结构模糊和线条不连续等问题。针对以上问题,提出了一种基于Gabor变换和组稀疏表示的敦煌壁画修复算法。首先,采用互信息作为图像块分组准则,并建立相似结构组,这使得组稀疏表示更加合理;然后,通过Gabor小波变换对相似结构组进行特征信息提取,并结合PCA降维的方式得到初始化结构组的特征字典,避免了字典初始化随机选取的不足;最后,采用奇异值SVD分解和分裂Bregman迭代优化方法对结构组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_38751016

  1. 基于弹性网稀疏编码的空间目标识别

  2. 传统的特征袋模型在目标识别过程中假设每个局部特征点只关联特征词典中一个视觉单词。此外，l1范数约束 下的稀疏编码对于具有较强成对相关性的特征通常只选择一个特征，而不关注哪一个特征被选择。提出了一种基于弹性 网稀疏编码的特征袋模型。该方法利用SIFT特征描述子构建特征字典，再通过弹性网回归模型求解每个描述子所对应的 稀疏系数向量，最后将目标图像内的稀疏系数向量合并用于分类。与传统的特征袋模型和基于l1范数稀疏编码的特征袋 方法相比，该方法有较好的识别性能，并对视角变化具有较强的鲁棒性，在空间目标图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38532629

  1. 稀疏超完备车辆识别与统计

  2. 针对自动准确稳健的高速车辆统计问题,模拟视觉机制建立稀疏超完备表示模型,以图像单元作为处理对象,用少量非零响应稀疏系数表达目标图像的内在结构和本质属性,解决不同环境下、不同类别车辆的识别问题.采用虚拟检测线技术设置动态车道进行在线统计,对多环境状况下车辆统计准确率达98.89%.结果表明算法能有效抑制外界环境干扰,如光线变化和摄像机抖动等,其鲁棒性和准确率高于传统算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38526979

  1. 基于稀疏原子融合的RGB-D场景图像融合算法

  2. 针对当前彩色图像和深度图像(RGB-D)特征融合困难、联合识别效率不高的问题, 提出了一种结合K奇异值分解(KSVD)和最大相关最小冗余准则(mRMR)的RGB-D场景图像融合算法。该算法首先采用KSVD稀疏图像的特征, 将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数, 以完整地表达图像的全部信息; 之后采用互信息的mRMR原则求取维度最小且各维度之间相关性最小的特征原子组合; 最后通过最大化原则融合特征原子对应的稀疏系数, 从而完成了两种图像之间的有效信息融合。实验结果表明, 该算法在信息熵、互信

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38620741
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