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自然图像稀疏编码模型研究综述
被引量:
1
1
作者
邹柏贤
苗军
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2013年第3期106-111,共6页
根据建模出发点的不同,把各种建模方法分为模拟视觉系统模型、统计分析模型两大类方法.根据不同的目标、不同的模型特征和结构,把模拟视觉系统的稀疏编码模型分又为最大似然概率、目标函数优化、Gabor小波基函数、超完备基、神经网络、...
根据建模出发点的不同,把各种建模方法分为模拟视觉系统模型、统计分析模型两大类方法.根据不同的目标、不同的模型特征和结构,把模拟视觉系统的稀疏编码模型分又为最大似然概率、目标函数优化、Gabor小波基函数、超完备基、神经网络、分层稀疏编码六类模型.根据模型学习方法的不同,统计分析模型又分为独立分析、非负矩阵分解以及特定特征的稀疏编码3种模型.针对上述各种模型进行了介绍、分析和研究,并归纳总结不同方法的主要特点,最后进行了展望.
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关键词
稀疏编码模型
模拟视觉
模型
统计分析
模型
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职称材料
基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法
被引量:
1
2
作者
石鑫
赵池航
+3 位作者
张小琴
李彦伟
薛善光
毛迎兵
《筑路机械与施工机械化》
2020年第3期59-63,共5页
提出了一种基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法,该方法首先提取车脸图像的方向梯度直方图特征作为融合特征稀疏编码模型的一级特征向量,然后将车脸图像的一级特征向量作为过完备字典中训练样本集的线性组合,并构建非负性约束...
提出了一种基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法,该方法首先提取车脸图像的方向梯度直方图特征作为融合特征稀疏编码模型的一级特征向量,然后将车脸图像的一级特征向量作为过完备字典中训练样本集的线性组合,并构建非负性约束稀疏编码模型,最后采用重构误差最小原则对车辆品牌进行识别。基于东南大学的车脸数据库进行了试验,结果表明,基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法优于HOG+SVM、传统稀疏表示和字典学习稀疏表示的车辆品牌识别方法,其平均识别率达到96.16%。理论分析和试验结果表明,基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法具有较强的鲁棒性和适用性。
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关键词
融合特征
稀疏编码模型
车脸图像
鲁棒性
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职称材料
基于稀疏表示和低秩逼近的自适应异常事件检测算法
被引量:
2
3
作者
周晓雨
余博思
丁恩杰
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期666-673,共8页
针对传统异常事件检测算法没有考虑视频数据低秩特性的问题,提出了基于低秩稀疏编码模型的字典学习算法。对提取的多尺度三维时空梯度特征进行K-均值聚类。利用低秩稀疏编码模型进行每一个特征聚类的字典学习。通过迭代聚类和字典学习...
针对传统异常事件检测算法没有考虑视频数据低秩特性的问题,提出了基于低秩稀疏编码模型的字典学习算法。对提取的多尺度三维时空梯度特征进行K-均值聚类。利用低秩稀疏编码模型进行每一个特征聚类的字典学习。通过迭代聚类和字典学习获取所有的正常行为模式。采用公共数据集UCSD Ped1和Avenue检测该算法的性能。与社会力(SF)、混合概率主成分分析(MPPCA)、社会力-混合概率主成分分析(SF-MPPCA)、混合动态纹理(MDT),Adam、子空间(Suspace)、稀疏组合学习框架(SCLF)7种方法对比,该文算法具有较高的正确率和较强的实时性。
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关键词
稀疏
表示
低秩逼近
异常事件检测
低秩
稀疏编码模型
字典学习
K-均值聚类
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职称材料
题名
自然图像稀疏编码模型研究综述
被引量:
1
1
作者
邹柏贤
苗军
机构
北京联合大学应用文理学院
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
出处
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2013年第3期106-111,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272320
60970087)
+2 种基金
北京市教委项目(KM201111417004)
北京联合大学人才强校计划(BPHR2012E01
BPHR2012A01)
文摘
根据建模出发点的不同,把各种建模方法分为模拟视觉系统模型、统计分析模型两大类方法.根据不同的目标、不同的模型特征和结构,把模拟视觉系统的稀疏编码模型分又为最大似然概率、目标函数优化、Gabor小波基函数、超完备基、神经网络、分层稀疏编码六类模型.根据模型学习方法的不同,统计分析模型又分为独立分析、非负矩阵分解以及特定特征的稀疏编码3种模型.针对上述各种模型进行了介绍、分析和研究,并归纳总结不同方法的主要特点,最后进行了展望.
关键词
稀疏编码模型
模拟视觉
模型
统计分析
模型
Keywords
sparse coding model, vision model, statistical analysis model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法
被引量:
1
2
作者
石鑫
赵池航
张小琴
李彦伟
薛善光
毛迎兵
机构
河北交通职业技术学院土木工程系
东南大学交通学院
河北省交通规划设计院公路建设与养护技术、材料及装备交通运输行业研发中心
出处
《筑路机械与施工机械化》
2020年第3期59-63,共5页
基金
河北省重点研发计划项目(19270802D)。
文摘
提出了一种基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法,该方法首先提取车脸图像的方向梯度直方图特征作为融合特征稀疏编码模型的一级特征向量,然后将车脸图像的一级特征向量作为过完备字典中训练样本集的线性组合,并构建非负性约束稀疏编码模型,最后采用重构误差最小原则对车辆品牌进行识别。基于东南大学的车脸数据库进行了试验,结果表明,基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法优于HOG+SVM、传统稀疏表示和字典学习稀疏表示的车辆品牌识别方法,其平均识别率达到96.16%。理论分析和试验结果表明,基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法具有较强的鲁棒性和适用性。
关键词
融合特征
稀疏编码模型
车脸图像
鲁棒性
Keywords
fused feature
sparse coding model
vehicle face image
robustness
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于稀疏表示和低秩逼近的自适应异常事件检测算法
被引量:
2
3
作者
周晓雨
余博思
丁恩杰
机构
中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心
江苏省财经职业技术学院机械电子与信息工程学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期666-673,共8页
基金
淮安市科技支撑计划(HAS2014023)
文摘
针对传统异常事件检测算法没有考虑视频数据低秩特性的问题,提出了基于低秩稀疏编码模型的字典学习算法。对提取的多尺度三维时空梯度特征进行K-均值聚类。利用低秩稀疏编码模型进行每一个特征聚类的字典学习。通过迭代聚类和字典学习获取所有的正常行为模式。采用公共数据集UCSD Ped1和Avenue检测该算法的性能。与社会力(SF)、混合概率主成分分析(MPPCA)、社会力-混合概率主成分分析(SF-MPPCA)、混合动态纹理(MDT),Adam、子空间(Suspace)、稀疏组合学习框架(SCLF)7种方法对比,该文算法具有较高的正确率和较强的实时性。
关键词
稀疏
表示
低秩逼近
异常事件检测
低秩
稀疏编码模型
字典学习
K-均值聚类
Keywords
sparse representation
low rank approximation
abnormal event detection
low rank sparse coding model
dictionary learning
K-means clustering
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自然图像稀疏编码模型研究综述
邹柏贤
苗军
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
2
基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法
石鑫
赵池航
张小琴
李彦伟
薛善光
毛迎兵
《筑路机械与施工机械化》
2020
1
下载PDF
职称材料
3
基于稀疏表示和低秩逼近的自适应异常事件检测算法
周晓雨
余博思
丁恩杰
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
下载PDF
职称材料
已选择
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引证文献
统计分析
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