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搜索资源列表

  1. Spare and Redundant Representations

  2. Spare and Redundant Representations-From Theory to Applications in Signal and Image Processing。 Michale Elad的大作，从理论部分，到应用（图像降噪，去模糊，图像压缩）都进行了比较详细的介绍。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-13
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：baozhu123456

  1. KDD2017最佳论文&最佳学生论文奖：Accelerating Innovation Through Analogy Mining

  2. 大型概念资源库（如美国专利数据库）可以向人们提供类似问题的解决方案的灵感，从而加速创新和发现。然而在这些庞大而凌乱的资源库中发现有用的信息，对于人类或自动化技术来说仍是一个挑战。传统的解决方法有，具有高度关系结构（如谓词演算表征）但非常稀疏，且成本很高的人工创建的数据库。更为简单的机器学习/信息检索相似性度量可以扩展到大型的自然语言数据集，但很难解释结构相似性，而这又是类比的核心。这篇论文探讨了学习更简单的结构表征的可行性和价值，特别是“问题模式”，它规定了产品的目的，以及实现该目的的机制。论

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-09-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：spacetiller

  1. 稀疏和冗余在图像处理的应用

  2. 目前， 稀疏表示的应用范围基本为自然信号形成的图像、音频以及文本等， 对于非自然信号或数据的应用尚未有文献涉及。在应用方面， 可大体划分为两类： 　　基于重构的应用 　　此类应 用 有 图 像 去 噪、 压 缩 与 超 分 辨 、S A R 成像 、 缺失图像重构 以及音频修复 等。这些应用主要将目标的特征用若干参数来表示， 这些特征构成稀疏向量， 利用稀疏表示方法得到稀疏向量， 根据数学模型进行数据或图像重构。在这些应用中， 观测数据一般含有噪声。 基于分类的应用 这类应用的本质是模式识别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：qq_24599599

  1. 稀疏自动编码器的matlab实现

  2. 本资源是3层的自编码器加上稀疏正则项约束的matlab代码。隐层激活函数选sigmoid函数，输出层选线性函数，程序中以一个标准数据集sonar为例，使用该方法可以做无监督表征学习，数据压缩，多任务学习等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-19
    • 文件大小：102400
    • 提供者：m0_38089926

  1. 光干涉图像的滤波和骨架化算法研究.kdh

  2. 博士论文《光干涉图像的滤波和骨架化算法研究.kdh》 摘 要 随着激光技术和计算机技术的快速发展，现代光学测量技术已经广泛应用于 微位移测量、波面复原及物体表面形貌重构等科研和和工程领域。与传统的光学 测量技术相比，现代光学测量技术有很多优点，比如高精度、高灵敏度、数据处 理灵活。因此，吸引了大量的实验和理论研究，实验研究主要体现在测试方法多 种多样，诸如激光全息干涉法、电子散斑干涉法、云纹干涉法等，虽然各种测量 技术的具体方法有所差别，但现代光学测量技术总是通过光干涉图像的形式表征 测量场的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：lfxiansheng

  1. 论文研究-自适应加权LGCP与快速稀疏表示的面部表情识别.pdf

  2. 针对传统LBP特征提取方法对非单调光线变化比较敏感且无法对全局特征进行稀疏表示的缺陷，提出一种自适应加权局部格雷码模式（Local Gray Code Patterns，LGCP）与快速稀疏表示相结合的特征提取方法。先对原始图像应用边缘检测算子最大化边缘值，以克服光线变化对特征描述的影响。采用LGCP编码得到八位格雷码并转换为十进制，然后对图像进行分块加权级联，使描述子能够对局部特征进行最优表征；同时，为了得到更好的全局特征的稀疏表示，将级联后的直方图分布特征描述子作为原子构造字典；最后，使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-10
    • 文件大小：722944
    • 提供者：weixin_38743481

  1. CNN入门matlab程序.zip

  2. 卷积神经网络CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络” 。卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-08
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_46342796

  1. 高维Schwarzschild黑洞的引力子的Hawking级联

  2. 最近表明（3 + 1）维Schwarzschild黑洞的Hawking蒸发过程的特征在于无量纲比η≡τgap/ τemission≫1，其中τgap是连续的Hawking量子与发射之间的特征时间间隔。 τ发射是从Schwarzschild黑洞发射单个Hawking量子所需的特征时标。 这种强烈的不等式意味着，来自（3 + 1）维Schwarzschild黑洞的引力子的霍金级联极为稀疏。 在本文中，我们探索了高维Schwarzschild黑洞的半经典霍金蒸发速率。 我们发现，无量纲比η（D）≡τ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-26
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38550834

  1. 雨天环境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测

  2. 针对雨天环境下监控视频因雨水噪声、图像的灰度值削弱使行人轮廓特征丢失而出现的目标行人漏检误检情况，建立了一种基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测算法。通过直方图均衡化降低雨水噪声；提取图像HOG-SIFT融合特征表征视频图像中的行人信息，减少轮廓特征的丢失；利用稀疏表示降低融合特征的维数，减小计算量并保留有效的行人特征，结合AdaBoost分类器降低漏检率和误检率。实验结果表明，该算法在雨天环境下有效地提高了行人检测的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：470016
    • 提供者：weixin_38618746

  1. 基于压缩感知的单样本人脸识别

  2. 提出一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法，通过局部邻域嵌入非线性降维和稀疏系数的方法产生冗余样本，则新样本包含了多种姿态和多种表情。将所有的新样本作为训练样本，运用改进后的稀疏表征分类算法进行人脸图像的识别。在单样本情况下，基于ORL人脸库和FERET人脸库的实验证明，该方法比原稀疏表征方法在识别率上分别提高了15.53%和7.67%。与RSRC、SSRC、DMMA、I-DMMA等方法相比，该方法同样具有良好的识别性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：508928
    • 提供者：weixin_38698590

  1. 自适应图学习的无监督特征选择

  2. 大多数现有的特征选择方法都是通过评估衡量其保留数据图相似结构能力的标准来选择特征的。 然而，这些方法构建二分或学习的基础数据图表和随后的特征排名的过程。 一旦确定了图表以表征相似性数据的结构，就可以在随后的排名或回归步骤中将其固定。 结果，特征选择的性能在很大程度上取决于图构建步骤的有效性。 构造有效相似度图的关键是确定数据相似度矩阵。 在本文中，我们执行估计或学习数据相似性矩阵和数据回归作为同时任务的问题，以执行无监督的光谱特征选择。 我们的新方法通过根据局部距离或不相似度为每个数据点最佳地重

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：228352
    • 提供者：weixin_38512781

  1. 基于Laplace-SLIM算法的基于DVB-S的稀疏无源雷达成像

  2. 本文研究了基于数字卫星视频广播（DVB-S）系统的稀疏图像重建。 信号模型与我们先前的研究[1-2]略有不同，即我们认为Swerling I模型可以表征目标响应，这意味着目标的散射系数会在不同频率下发生共振。 由于这种影响，传统的稀疏恢复方法的性能将大大降低。 通过利用拉普拉斯先验算法通过迭代最小化（SLIM）进行稀疏学习，我们提出了一种有效的算法Laplace-SLIM来解决上述联合稀疏恢复问题，这可以看作是一种重新加权的l1-norm算法。 仿真结果验证了所提方法和相关分析的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：748544
    • 提供者：weixin_38621553

  1. 基于四元稀疏正则的彩色图像超分辨率重建

  2. 为了更好地保持重建彩色图像各通道信息的相关性，有效提高彩色重建图像边缘、色彩等细节信息的恢复质量，提出一种基于四元稀疏正则模型的彩色图像超分辨率重建算法．该算法利用四元数表示彩色图像的三个通道信息，并且采用 L1/2正则项代替 L1正则项构建基于四元稀疏正则约束的彩色图像超分辨率字典学习及模型重建．同时在训练重建字典对中，为了更好地表征图像特征信息，采用去均值方法构造高低分辨率训练样本集；为了得到与低分辨率重建字典更匹配的高分辨率重建字典，采用字典分离训练方法分别生成高低分辨率重建字典．实验结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 高斯-拉普拉斯混合模型的鲁棒性人脸幻觉

  2. 由于具有出色的自然图像稀疏度表征能力，因此，在基于字典学习的面部幻觉中，ℓ1-范数稀疏表示（SR）被广泛用于表述线性组合关系。 但是，由于嘈杂图像的固有稀疏性，Laplacian先验假定为ℓ1范数在稀疏性方面似乎具有攻击性，最终导致出现噪声时幻觉性能显着下降。 为此，我们建议使用一个中等稀疏的先验模型，称为高斯-拉普拉斯混合（GLM）分布，并在贝叶斯框架下采用它来推断最优解。 由此产生的正则化方法已知的弹性网（EN）不仅在无噪声的情况下保持与SR相同的幻觉性能，而且在存在噪声的情况下也明显优于后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_38723105

  1. 通过稀疏表示和KISS度量从语音记录中匹配源手机

  2. 来自两个语音记录的源记录设备匹配是数字媒体取证的一个新的重要问题。 目的在于回答以下问题：两个语音记录是否由同一记录设备记录。 在这项研究中，我们提出了一种源手机匹配方案。 从语音记录中提取基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的高斯超向量（GSV），并相对于通过K-SVD算法学习的字典进行稀疏表示。 降维的稀疏表示系数用于表征记录设备的固有指纹。 然后，对从两个语音记录中提取的一对指纹进行基于KISS度量学习的相似度匹配。 在由14部手机记录的语音记录数据库上进行了评估实验。 实验结果证明了该方案的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：358400
    • 提供者：weixin_38710557

  1. 基于变分贝叶斯推理的鲁棒多重测量稀疏信号恢复

  2. 这项工作不仅着眼于探索一种新颖的贝叶斯概率模型来制定一种通用类型的具有脉冲噪声的鲁棒多重测量矢量稀疏信号恢复问题，而且还开发了一种改进的变分贝叶斯方法来恢复原始关节行。 。 在模型的设计中，设计了两个三级分层贝叶斯估计程序，以利用高斯尺度混合和多元广义t分布来表征脉冲噪声和联合行稀疏源信号。 基于变分贝叶斯框架估计信号和测量模型中包含的那些隐藏变量，其中采用多种概率分布来表达其特征。 在算法的设计中，提出的算法是一种与变分贝叶斯估计有关的完整贝叶斯推理方法。 它对脉冲噪声具有鲁棒性，因为可以通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：902144
    • 提供者：weixin_38631197

  1. 用于视觉检测和估计的稀疏几何特征

  2. 图像功能对于计算机视觉社区至关重要，例如视觉行人检测和人体姿势估计。 在本文中，我们提出了一种利用稀疏几何表示的新颖图像特征，以处理与视觉人类检测和姿态估计问题密切相关的图像模式。 同样，此处的加速优化可确保有效的特征提取具有令人鼓舞的性能。 结合最新的学习方法，本文指出了拟议的图像特征如何通过利用几何流信息来表征图像上下文，特别是针对人体形状和运动，来提高单眼视频图像中特定视觉任务的代表性。 我们将我们提出的方法与经典的全局特征（例如HOG，HMAX）进行了比较，并在基准数据集上进行了检测以及

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38721811

  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. 使用图像梯度l（0）-范数和张量字典的低剂量光谱CT重建

  2. 光谱计算机断层扫描（CT）在病变检测，组织表征和材料分解方面具有极大的优势。 为了进一步扩展其潜在的临床应用，在这项工作中，我们提出了一种改进的张量字典学习方法，用于具有图像梯度l（0）-norm约束的低剂量光谱CT重建，被称为l（0）TDL。 l（0）TDL方法通过利用频谱CT图像的相似性继承了张量词典学习（TDL）的优点。 另一方面，通过在梯度图像域中引入l（0）-范数约束，该方法强调了空间稀疏性，克服了TDL在保留边缘信息方面的弱点。 采用分裂布勒曼法对提出的方法进行求解。 数值模拟和实际

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38689551

  1. SRC稀疏表征分类.rar

  2. 稀释表征分类，可用于人脸识别，信号分析

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：wu952755779
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