图像类推,稀疏表示,学习字典,l1范数

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图像类推,稀疏表示,学习字典,l1范数

: 论文研究-基于学习字典的图像类推方法.pdf 先将样本图像对分块，统一进行稀疏编码，训练学习字典，以建立它们之间的稀疏关联，再将这种关联作为先验知识来指导图像类推。该方法主要有训练学习字典和类推重建两个过程。字典训练过程可离线实现，提高了计算速度...
评级：0 浏览量：132 收藏量：0 资源大小：510KB 上传时间：2019-07-22

: 基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建针对目前基于稀疏表示模型的图像超分辨率重建方法对于边缘、纹理等细节信息保持能力有限、易产生视觉伪影的问题，提出了基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建算法。在字典训练阶段，所提算法在利用图像形态...
评级：0 浏览量：450 收藏量：0 资源大小：493KB 上传时间：2021-03-14

: 论文研究-基于稀疏表示与能量分解的无参考图像质量评价.pdf 首先利用L1范数作为稀疏惩罚项学习稀疏编码字典，并计算待评价图像的稀疏表示系数；然后对稀疏系数矩阵进行奇异值分解，并重建若干个等能量的子矩阵；最后联合max-pooling和L1范数描述稀疏系数矩阵及其子矩阵特征，...
评级：0 浏览量：138 收藏量：0 资源大小：1.17MB 上传时间：2019-07-22

: 彩色图像去马赛克的非局部稀疏表示方法针对这些问题,我们将字典学习和稀疏编码统一到一个变分框架中,提出了非局部自适应稀疏表示模型.通过非局部相似块聚类自适应地在线学习字典.利用局部和非局部的冗余信息对稀疏编码进行约束,强制稀疏编码靠近其非局部...
评级：0 浏览量：157 收藏量：1 资源大小：2.87MB 上传时间：2021-03-16

: 局部保持“字典对”学习算法及其应用.pdf 这些字典学习算法大都需要对稀疏表示系数采用l0或者l1范数的约束，所以学习过程比较耗时。解析型字典学习的提出较为有效地解决了字典学习算法效率低的问题。在分类识别任务中，联合学习一个综合型字典和一个解析型...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：5.5MB 上传时间：2020-08-27

: 论文研究-基于稀疏表示的快速.pdf 多数稀疏表示方法需要原子数目远远大于原子维数的大规模冗余字典，并采用l1-范数最小化方法来计算稀疏系数。为了降低算法复杂度，提出一种基于稀疏表示的快速l2-范数人脸识别方法。通过提取融合特征和缩小字典规模来...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：2.42MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-稀疏性正则化的图像Laplace去噪及PR算子分裂算法.pdf 在Bayesian-MAP框架下，建立了针对Laplace噪声的稀疏性正则化图像去噪凸变分模型，模型采用L1范数作为数据保真项，非光滑的正则项约束图像在过完备字典下表示系数的稀疏性。进一步基于Peaceman-Rachford算子分裂算法...
评级：0 浏览量：224 收藏量：1 资源大小：256KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于稀疏矩阵字典的移动用户行为识别方法.pdf 从不同行为的多个训练样本构造出一个过完备字典，基于该字典通过求解最小l1范数得到待识别样本的稀疏系数，根据稀疏系数计算待识别样本对应不同行为的残差并选取最小值对应的行为作为分类结果。实验表明该方法识别...
评级：0 浏览量：159 收藏量：0 资源大小：964KB 上传时间：2019-07-22

: 压缩感知简单示例：L1 最小化的 Matlab 示例，用于查找稀疏向量。-matlab开发原始示例发布在 Rip's Applied 2011 年 3 月 28 日的数学博客，题为“压缩感知：L1 规范找到稀疏解决方案”。需要下载 L1-MAGIC 包才能在 matlab 上执行 l1 最小化。这个例子非常适合说明 L1 最小化如何识别...
评级：0 浏览量：220 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-30

: 基于弹性网稀疏编码的空间目标识别传统的特征袋模型在目标识别过程...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，在空间目标图像数据库上的实验验证了该方法的有效性。
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：1.43MB 上传时间：2021-02-23

: l2范数matlab源码-hqp_l1:hqp_l1 范数作为正则化步骤可以允许对机器人系统进行稀疏或简约的控制。该存储库包含提交给 IEEE RA-L/ICRA 的论文的源代码，目前正在审查中。文档即将推出，以提高代码的可读性。论文中的实验视频采用 WLP-L1 算法的...
评级：0 浏览量：261 收藏量：0 资源大小：78.71MB 上传时间：2021-06-07

: 一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：452KB 上传时间：2021-03-08

: 通过鲁棒的自适应稀疏表示进行颜色去马赛克数据保真度项的特征在于l1范数，以通过自适应学习的字典抑制重尾视觉伪像，而正则化项则通过迫使稀疏编码接近其非局部方式来减少编码错误，从而寻求稀疏性。基于优化中经典的二次罚函数技术和凸分析中的算子拆分...
评级：0 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：4.71MB 上传时间：2021-04-13

: 通过基于细节的字典学习增强摄影外观在训练阶段，我们构造了从一些高质量照片中提取的细节补丁训练集，然后通过迭代最小化l1范数能量函数来训练过完备的细节字典。在重建阶段，我们使用训练有素的字典来重建提升的细节层，并进一步形式化梯度引导的...
评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：1.5MB 上传时间：2021-03-12

: 论文研究-LASRC-ODP降维算法在行为识别中的应用.pdf 与LASRC分类相结合，将训练样本构成过完备字典，利用L2 范数求解稀疏系数，优化了求解复杂度、加快了计算速度，得到特征更易区分的样本、最后根据L1范数和残差找出对应类别，保证了强鲁棒性。采用KTH行为数据库进行...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：933KB 上传时间：2019-07-22

: 自适应环境变化的RSS室内定位方法根据定位问题的天然稀疏性，提出一种基于两步字典学习的定位方法，依据测量值动态调整字典，使稀疏模型能够自适应RSS的变化。同时提出一种改进的加权l
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2021-01-15

: 基于稀疏表达的海豚音类型分类11 在分类阶段，一个未知的声音可以由训练声音集的线性组合进行稀疏表达，调用类可以由L1范数优化程序确定。研究中进行的实验显示了提出的方法与已有方法（如k-近邻和支持向量机）在区分不同声音方面的优点和局限性
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：45KB 上传时间：2015-05-22

: 论文研究-结合分块LBP与投影字典对学习的表情识别.pdf 针对字典学习和分类过程所采用的表示系数[l1]范数稀疏约束求解过程代价过高的问题，同时为获取更有效的表情相关特征来进行字典学习，提出一种结合分块LBP特征与投影字典对学习的表情识别方法。提取图像的分块LBP特征...
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：606KB 上传时间：2019-09-16

: 基于搜索算法的稀疏编码为解决获取过完备字典耗时的问题，提出了一种更有效的稀疏编码算法，该算法主要是基于迭代方式解决凸优化：L1一范数最小二乘法的正则化问题。在解决最优化的问题中，相较于以前的稀疏编码算法的显著优势是加速了稀疏...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：437KB 上传时间：2021-01-30

: 论文研究-基于字典扩展的快速人脸识别算法.pdf 利用比l1-范数最小化更高效的l2-范数最小化算法，提出了一种在多种人脸数据库上整体更为准确，且比经典基于稀疏表示的人脸分类算法更高效的人脸识别算法。它在传统的训练字典中加入了一个特征矩阵，增大特征信息在...
评级：0 浏览量：112 收藏量：0 资源大小：565KB 上传时间：2019-09-10

: 我在 ICCES2015 的“稀疏编码预测”研究论文中使用的 Matlab 代码和数据-matlab开发 “本文提出了一种用于时间序列预测的基于字典的 L1 范数稀疏编码，它不需要训练阶段和最少的参数调整，使其适用于非平稳和在线预测应用。预测过程被制定为基础追求 L1 范数问题，其中为每个测试向量估计一组稀疏的...
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：1.37MB 上传时间：2021-05-30

: matlabtsp问题代码-Simultaneous-Sparse-Recovery-and-Blind-Demodulation:同时稀疏恢在此框架中，我们通过最小化诱导原子范数来同时完成稀疏恢复和盲解调，这在此问题上对应于块L1范数最小化。为了在无噪声的情况下实现完美恢复，我们针对高斯和随机傅立叶超完备字典得出了接近最佳样本复杂度的边界...
评级：0 浏览量：105 收藏量：0 资源大小：11KB 上传时间：2021-05-27

: 基于改进基追踪方法的信号去噪摘要：提出了一种新的基追踪...基追踪方法采用表示系统的范数作为信号稀疏性的度量，通过最小化l1范数将信号稀疏表示问题定义为一类有约束的极值问题，进而转化为线性规划问题进行求解。目前，基追踪方法在一维信号
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：81KB 上传时间：2020-12-13

: matlabtsp问题代码-Support-Recovery-for-Sparse-Signals-With-Unknown-Non-Stat 通过应用提升技术，在调制信号存在于公共子空间的假设下，我们将这种稀疏恢复和非平稳盲解调问题重现为从结构化线性观测中恢复列式稀疏矩阵，并提出解决通过块L1-范数正则化的二次最小化。由于观察到的噪声，稀疏...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：10KB 上传时间：2021-05-27

: 论文研究 - 迭代加权在本文中，我们提出了一种迭代的重加权l1惩罚回归方法来解决线谱估计问题。在每个迭代过程中，我们首先使用贝叶斯套索的理想值来更新稀疏矢量。罚函数的导数形成正则化参数。我们选择反三角函数作为惩罚函数来...
评级：0 浏览量：115 收藏量：1 资源大小：562KB 上传时间：2020-05-30

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