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基于多尺度稀疏表示的场景分类
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基于多尺度稀疏表示的场景分类
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论文研究-基于多尺度稀疏表示的场景分类.pdf
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提出一种基于多尺度稀疏表示的场景分类框架。首先从图像中提取多个尺度的局部特征, 然后利用稀疏编码为每个尺度的特征单独学习相应的过完备字典; 在图像表示阶段, 为图像各尺度上的局部特征依据与其对应尺度的字典进行编码, 并按照空间金字塔表示方法和特征各维最大汇总max pooling对各尺度上的特征编码分别汇总; 最后将不同尺度上汇总的特征串接, 形成对图像最终描述的全局向量。在三个常用标准场景库上的
稀疏表示分类
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稀疏域模型(Sparse-Land Model)即信号的稀疏表示,它意欲用尽可能少的非0系数表示信号的主要信息,从而简化信号处理问题的求解过程。
SRC:基于稀疏表示的分类
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基于多重核的稀疏表示分类
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论文研究-基于低秩稀疏分解的自适应运动目标检测算法.pdf
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传统的低秩稀疏分解方法使用[l1]范数把场景中的运动目标建模为稀疏离群值,分离出低秩的背景成分与稀疏的运动目标成分。然而,在许多实际场景中往往会有动态背景的情形(例如水面波纹、树木摇动),[l1]范数并不能...
基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌图像分类
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提出了一种基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌场景图像分类算法; 利用非下采样Contourlet变换对训练样本进行多尺度分解; 在训练样本中选择图像, 利用稀疏编码学习局部特征, 对特征向量进行排序; 选择灰度平均梯度较大...
多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪
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算法基于多分辨率思想对原始稀疏光流进行了改进,从而实现了准确跟踪 快速移动目标.在特征提取方面,提出了多尺度Ha_rrjs角点检测方法,较好地解决了传统Ha—s方法的漏检和 角点分布不均匀的缺陷,适合复杂交通场景...
纹理特征.rar_基于纹理_稀疏特征_稀疏表示 分类_稀疏表示分类_纹理分类
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该算法实现了基于纹理特征的稀疏表示分类,代码注释清晰,容易理解
基于核稀疏表示的多流形判别分析
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RSC.rar_rsc_分类 稀疏_稀疏_稀疏分类_稀疏表示分类
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基于多分辨率光流和多尺度角点的运动车辆跟踪 (2008年)
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在特征提取方面,提出了多尺度Harris角点检测方法,较好地解决了传统Harris方法的漏检和角点分布不均匀的缺陷,适合复杂交通场景中运动车辆特征提取。实验表明,当运动车辆旋转、移动以及摄像机变焦时,角点始终稳定...
多尺度红外超像素图像模型的小目标检测
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目的 复杂背景中的红外小目标检测易受背景杂波与噪声的干扰...结论 本文将超像素图像分割与多尺度理论引入低秩约束与稀疏表示联合模型,能够取得更好的背景抑制效果,并且可以适应不同大小目标的检测,实现复杂背景中红
无线传感器网络中基于自适应网格的多目标定位算法
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针对无线传感器网络中基于RSS的多目标定位具有天然稀疏性的问题,提出了基于自适应网格的多目标定位算法,将多目标定位问题分解为大尺度网格定位和自适应网格定位2个阶段。大尺度网格定位阶段根据序贯压缩感知原理...
对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配 (2012年)
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首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然后,使用积分图像方法对以特征点为中心对称的矩形...
高速铁路场景的分割与识别算法
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基于不规则二阶树的多尺度表示和多尺度建模 (2007年)
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基于块稀疏表示的行人重识别方法
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针对非重叠视角下的行人重识别和高维特征提取等问题,提出基于块稀疏表示的行人重识别方法。采取典型相关分析( CCA) 方法进行特征投影变换,通过提高特征匹配能力来避免高维特征运算引起的维数灾难问题,并在 CCA 转换后的投影空间使投影后查询集行人特征向量与相应的数据集特征向量近似成线性关系; 利用行人数据集的块结构特征构建行人重识别模型,采用交替方向框架求解优化问题; 最后对查询集中要识别的行人采用
基于稀疏表示的超分辨率方法
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基于词典学习和稀疏表示的超分辨率方法,是一种图像复原的快速方法,也是最近发现的的比较使用的方法,主要用于序列图像的超分辨率复原
基于稀疏表示的小波去噪
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基于稀疏表示的人脸识别
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