检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2012年第1期33卷 169-172页

作者：刘长红杨杨刘应辉江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 北京科技大学信息工程学院北京100083 北京邮电大学电子工程学院北京100876

针对复杂场景下的动作识别,提出一种基于稀疏编码的时空金字塔匹配的动作识别方法.通过稀疏编码的方法学习更具有判别性的码书和计算局部块(cuboids)的稀疏表示;然后基于max pooling的时空金字塔匹配进行动作分类.该方法在KTH和YouTube... 详细信息

针对复杂场景下的动作识别,提出一种基于稀疏编码的时空金字塔匹配的动作识别方法.通过稀疏编码的方法学习更具有判别性的码书和计算局部块(cuboids)的稀疏表示;然后基于max pooling的时空金字塔匹配进行动作分类.该方法在KTH和YouTube两大公开数据集上进行了评价,实验结果表明,与基于K-means的时空金字塔匹配方法相比,该方法提高了2%-7%左右的识别率,在复杂的视频中取得了较好的识别效果.

关键词：动作识别稀疏编码时空金字塔匹配词袋

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改进的非负稀疏编码图像基学习算法

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计算机工程与科学 2010年第1期32卷 77-79,131页

作者：晁永国戴芳韩舒然何静西安理工大学陕西西安710054

图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图... 详细信息

图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息,提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法,保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且更好地表示出图像的结构信息。

关键词：图像基独立分量分析稀疏编码经验模态分解

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基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型

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计算机应用 2014年第7期34卷 2040-2043,2049页

作者：黄文明蔡文正邓珍荣桂林电子科技大学计算机科学与工程学院广西桂林541004

考虑到采用传统的图像分割算法很难准确地分割脑脊液(CSF)细胞图像,提出了一种基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型。该模型首先利用稀疏编码提取图像中的局部特征以及特征描述子,然后将特征描述子转换成线性空间金字塔匹配(SPM)结构... 详细信息

考虑到采用传统的图像分割算法很难准确地分割脑脊液(CSF)细胞图像,提出了一种基于稀疏编码的脑脊液图像快速识别模型。该模型首先利用稀疏编码提取图像中的局部特征以及特征描述子,然后将特征描述子转换成线性空间金字塔匹配(SPM)结构,最后将计算结果输入到线性支持向量机(SVM)中进行训练和预测。对脑脊液细胞图像做了异常识别和分类测试,其中异常识别准确率达到了89.4±0.9%,且对每张760×570的图像平均识别时间只需1.3 s,由此可以表明所提出的模型能够有效快速地区分脑脊液细胞是否异常。

关键词：稀疏编码脑脊液无监督学习线性空间金字塔匹配线性支持向量机

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拉普拉斯稀疏编码的图像检索算法

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计算机科学 2014年第8期41卷 278-280,285页

作者：王瑞霞彭国华郑红婵西北工业大学理学院西安710129

由于稀疏编码中过完备的码本和独立的编码处理,在编码过程中图像块相似性信息被丢失。为了保留块与块之间的相似性信息,提出了拉普拉斯稀疏编码的图像检索算法。给定编码特征的初始稀疏码,计算拉普拉斯矩阵,将相似性合并到稀疏目标函数... 详细信息

由于稀疏编码中过完备的码本和独立的编码处理,在编码过程中图像块相似性信息被丢失。为了保留块与块之间的相似性信息,提出了拉普拉斯稀疏编码的图像检索算法。给定编码特征的初始稀疏码,计算拉普拉斯矩阵,将相似性合并到稀疏目标函数,结合特征符号搜索算法和黄金分割线搜索算法,逐个更新每个稀疏编码系数。实验表明,拉普拉斯稀疏编码增强了稀疏编码的鲁棒性,与SPM模型算法相比,拉普拉斯稀疏编码的图像检索算法有较高的准确率。

关键词：稀疏编码图像检索码本拉普拉斯矩阵相似度矩阵

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红外图像中基于似物性与稀疏编码的行人检测

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红外技术 2016年第9期38卷 752-757页

作者：魏丽丁萌曾丽君南京航空航天大学金城学院江苏南京210016 南京航空航天大学民航学院江苏南京210016 光电控制技术重点实验室河南洛阳471023

行人检测是计算机视觉的经典问题。针对红外图像中的行人检测问题,提出了一种基于似物性和稀疏编码及空间金字塔特征提取的行人检测方法。首先,针对红外图像的特点,利用基于频域残差的显著性分析方法得到红外图像的显著图,在此基础上提... 详细信息

行人检测是计算机视觉的经典问题。针对红外图像中的行人检测问题,提出了一种基于似物性和稀疏编码及空间金字塔特征提取的行人检测方法。首先,针对红外图像的特点,利用基于频域残差的显著性分析方法得到红外图像的显著图,在此基础上提出了一种似物性计算方法,进而得到不同区域的似物度得分,并根据得分提取出感兴趣区域;其次,以尺度不变特征转换为基础,将稀疏编码和空间金字塔算法应用于非监督特征学习实现对感兴趣区域的特征提取;最后,利用线性支持向量机构建分类器实现对图像中每个感兴趣区域的行人检测。实验结果验证了本文提出的感兴趣区域提取算法和针对单幅红外图像行人检测算法的有效性。

关键词：红外图像行人检测似物性频域残差稀疏编码空间金字塔

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基于稀疏编码的多模态信息交叉检索

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中国图象图形学报 2015年第9期20卷 1170-1176页

作者：刘菲刘学亮合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

目的多模态信息交叉检索的根本问题是多模态数据的特征表示。稀疏编码是一种有效的数据特征表示方法,但是当查询数据和被检索数据来自不同模态时,数据间存在分布差异,相似的特征可能被编码为差异显著的稀疏表示,此时传统稀疏编码便不再... 详细信息

目的多模态信息交叉检索的根本问题是多模态数据的特征表示。稀疏编码是一种有效的数据特征表示方法,但是当查询数据和被检索数据来自不同模态时,数据间存在分布差异,相似的特征可能被编码为差异显著的稀疏表示,此时传统稀疏编码便不再适用。为此,提出了一种基于稀疏编码的多模态信息交叉检索算法。方法采用最大均值差异(MMD)以及图拉普拉斯,并将二者加入到稀疏编码的目标函数中来充分利用多模态信息进行编码,模型求解采用特征符号搜索和离散线搜索算法逐个更新稀疏编码系数。结果在Wikipedia的文本图像对数据上进行实验,并与传统稀疏编码进行比较,实验结果表明,本文算法使交叉检索的平均准确率(MAP)提高了18.7%。结论本文算法增强了稀疏表示的鲁棒性,提高了多模态交叉检索的准确率,更适用于对多模态数据进行特征提取,并进行进一步的操作,如交叉检索、分类等。

关键词：多模态交叉检索稀疏编码最大均值差异图拉普拉斯

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利用稀疏编码的遥感影像超分辨率重建

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遥感信息 2017年第2期32卷 31-37页

作者：杨轶斐刘士彬戴芹马勇何阳中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 中国科学院大学北京100049

针对现有的超分辨率重建算法存在重建效果不够理想以及算法效率低下的问题,提出了一种利用稀疏编码的超分辨率重建算法,利用遥感图像在特定字典下具有稀疏性,通过学习遥感图像集获取的字典,在已有遥感影像的基础上获取更高分辨率的影像... 详细信息

针对现有的超分辨率重建算法存在重建效果不够理想以及算法效率低下的问题,提出了一种利用稀疏编码的超分辨率重建算法,利用遥感图像在特定字典下具有稀疏性,通过学习遥感图像集获取的字典,在已有遥感影像的基础上获取更高分辨率的影像,从而便于影像视觉解译和信息提取。所提出方法建立了高低分辨率影像块稀疏系数间的非线性映射关系,极大地减少了字典模型的冗余和误差,提高了重建的效率。实验表明,该算法不仅在信噪比值和结构相似性值优于其他算法,还提高了算法效率。

关键词：超分辨率重建稀疏编码字典学习高低分辨率非线性映射

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结合Shortcut Connections结构的卷积稀疏编码图像去噪算法

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科学技术与工程 2021年第26期21卷 11253-11262页

作者：张膑张运杰白明明大连海事大学理学院大连116026

卷积稀疏编码网络模型(convolutional sparse coding network,CSCNet)虽然能够有效解决去噪问题,但是该算法并没有考虑到迭代求解近似编码向量过程中卷积层、反卷积层之间的叠加会改变原始数据分布方式。为解决该问题,借鉴深度学习领域... 详细信息

卷积稀疏编码网络模型(convolutional sparse coding network,CSCNet)虽然能够有效解决去噪问题,但是该算法并没有考虑到迭代求解近似编码向量过程中卷积层、反卷积层之间的叠加会改变原始数据分布方式。为解决该问题,借鉴深度学习领域常用方法对原始模型进行改进。讨论了在CSCNet模型中加入以及不加入批处理标准化(batch normalization,BN)、非线性激活函数、残差学习(residual learning,RL)对模型图像去噪效果的影响,然后再此基础上分别设计了两个不同的网络模型结构。为使输入数据分布方式不因模型层与层之间传播而改变,模型1是在原始CSCNet网络的每一层加入非线性激活函数以及BN层。CSCNet模型中所训练的卷积核都是同样大小,为增加图像特征的多样性,模型2在模型1基础之上加入了简单残差块结构改变了原始模型参数传播方式,并将其通过Shortcut Connections结构与原始输入联结起来。从实验结果可以看出,在不降低原始模型计算效率的前提下,使用文中设计的模型所得去噪后的结果相比原卷积稀疏编码网络略有提升。

关键词：稀疏编码卷积稀疏编码批处理标准化残差学习

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基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用

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厦门大学学报（自然科学版） 2010年第2期49卷 186-192页

作者：谢尧芳苏松志李绍滋厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005

行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记... 详细信息

行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记样本中,学习到一个紧凑、有效的特征表示;然后通过迁移学习,将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中.在MIT行人数据库上的实验结果表明:该方法能有效地刻画出行人的特征,提高行人分类的性能,在标记样本少的情况下仍具有良好的分类效果,因此可应用于行人检测中.

关键词：行人检测行人分类迁移学习稀疏编码

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基于稀疏编码的动态纹理识别

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中国图象图形学报 2014年第8期19卷 1185-1193页

作者：刘洋李一波姬晓飞王杨扬南京航空航天大学南京210016 沈阳航空航天大学沈阳110136

目的线性动态系统有效地捕捉了动态纹理在时间和空间的转移信息。然而,线性动态系统属于非欧氏空间模型,无法直接应用传统的稀疏编码进行分类识别,为此提出一种基于稀疏编码线性动态系统的求解方法并应用于动态纹理识别。方法基于约束... 详细信息

目的线性动态系统有效地捕捉了动态纹理在时间和空间的转移信息。然而,线性动态系统属于非欧氏空间模型,无法直接应用传统的稀疏编码进行分类识别,为此提出一种基于稀疏编码线性动态系统的求解方法并应用于动态纹理识别。方法基于约束凸优化公式,将稀疏编码和控制论中相似性变换结合,优化学习模型参数,解决应用稀疏编码进行分类识别的问题,实现有效的动态纹理识别。结果在公开的动态纹理图像数据库UCLA上进行实验并与其他方法进行比较,实验结果表明,本文方法具有更好的性能,识别率可达97%,且对遮挡具有更好的鲁棒性。结论本文方法对动态纹理及遮挡情况具有更好的识别率。

关键词：稀疏编码遮挡动态纹理识别相似性变换

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