基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型

为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络模型,将内嗅皮层的栅格细胞与弱空间细胞作为网络输入,连接到海马体的位置细胞与颗粒细胞,并采用非负稀疏编码进行学习。实验结果表明:该反馈学习模型可以快速捕获细胞的空间调谐特性,仅使用弱空间细胞作为输入,也可以通过反馈环路学习到海马位置细胞对空间的单峰选择性,说明反馈编码机制在优化空间表示中发挥着关键作用。总之,该模型可能是大脑导航系统生成精确空间编码的重要细胞机制之一。

基于拉普拉斯非负稀疏编码的图像分类

针对复杂背景下的图像分类问题,结合非负稀疏编码和局部保持投影算法,提出一种拉普拉斯正则化非负稀疏编码算法。相比于已有的稀疏编码算法,该算法不仅能更好地模拟哺乳动物初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的行为,同时也可使相似的特征经过编码后仍然相似,从而保证特征度量的一致性。将该算法与空间金字塔匹配模型相结合应用于图像分类,在多个图像数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的分类精度。

轮廓波和非负稀疏编码收缩的毫米波图像恢复

针对毫米波图像存在的分辨率较低的问题,结合局部非负稀疏编码(non-negativesparse coding,NNSC)算法的自适应高阶统计特性以及轮廓波分解的方向性和能量变化特性,提出了一种新的基于轮廓波和NNSC收缩的毫米波图像恢复方法。NNSC算法是近年来发展起来的模拟人类视觉系统信息处理的有效方法。使用NNSC训练得到的特征基向量和最大似然估计(MLE),能够自适应地确定收缩去噪阈值,并把该收缩技术应用到轮廓波变换域,则能够大大减少毫米波图像中的大量未知噪声,提高毫米波图像的恢复质量。采用无噪自然图像验证基于轮廓波和NNSC收缩的图像恢复方法,实验结果证实了所提出的算法的有效性和实用性,表明该方法能够有效地用于低分辨率图像的恢复。

基于图像导数框架和非负稀疏编码的颜色恒常计算方法

本文通过模拟初级视皮层神经元感受野在视觉信息处理中的功能,提出了一种基于图像导数框架和非负稀疏编码思想的颜色恒常性计算模型,以实现对色偏图像的颜色矫正.从解决工程问题的角度,本文提出的基于生理机制的计算模型在处理效果上可与目前最好的颜色恒常性算法相媲美;从计算神经科学的角度,本文模型支持了大脑初级视皮层在视觉颜色恒常性中扮演重要角色的观点.

非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪

非负稀疏编码(NNSC)算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表明,提取的特征基向量在时域和频域上都有方向性和局部性,表现了输入自然图像的边缘特性;而且与独立分量分析(ICA)法相比,NNSC法提取的特征基有更清晰的边缘特征.目视效果和归一化信噪比证明了NNSC收缩法的消噪效果要优于稀疏编码(或ICA)收缩法、小波收缩法和Wiener滤波等方法.

基于局部特征的非负稀疏编码神经网络模型

在非负稀疏编码(NNSC)的基础上,考虑特征基向量的稀疏度约束和特征基的局部性,提出一种基于局部特征的NNSC神经网络模型。该模型利用梯度和倍增因子相结合的优化算法实现特征系数的学习;利用倍增算法实现特征基的学习。对掌纹图像进行特征提取测试,结果表明,与传统NNSC模型和局部非负矩阵分解(LNMF)方法相比,该模型能有效提取图像的局部特征,收敛速度较快,可模拟初级视觉系统处理自然界信息的稀疏编码策略。

基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法

为了更有效地提取出图像的局部特征,在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上,提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC(LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性,能够得到强化的图像局部特征;同时利用拉普拉斯密度模型作为特征系数的稀疏惩罚函数,保证了图像结构的稀疏性。在特征提取的基础上,进一步利用径向基概率神经网络(RBPNN)分类器,实现了掌纹的自动识别。仿真实验结果表明,与基于非负矩阵分解(NMF)、局部非负矩阵分解(LNMF)和Hoyer-NNSC的掌纹识别方法相比,该算法在掌纹识别研究中有较高的可行性和实用性。

具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型

在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图像重构,采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。

SENSC：一个稳定高效的非负稀疏编码算法

非负稀疏编码(Nonnegative sparse coding,NSC)己成功应用在很多领域的研究中.目前使用的NSC算法通过梯度投影法和基于辅助函数的乘性更新法相结合来实现,其性能受迭代步长的影响很大,且效率较低.为增强NSC的可应用性,本文通过对一组凸超抛物面函数做交替最小化米实现NSC,并依据凸超抛物面特性、点到非负数集合的投影规则以及点到原点处单位超球的投影规则构造了一个无用户定义优化参数的稳定高效的NSC算法—SENSC.从数学角度,文中推断了,SENSC比现有算法高效且它的解优于当前算法的解,证明了它的稳定性和收敛性.实验验证了上述理论推断的正确,说明了,SENSC调节编码稀疏性的能力比已有算法更强.

基于非负稀疏编码的图像特征提取及应用

NNSC是把多维数据分解成非负稀疏分量的一种方法,而且这种方法已成功地应用于建模视觉感知系统的感受野。通过仿真实验证明了NNSC方法在自然图像的特征提取中的有效性;而且与独立分量分析(ICA)方法相比,实验结果证明NNSC法提取的特征基要优于ICA基,其图像重构目视效果明显好于用ICA基恢复的结果。

基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法

主要探讨了一种新颖的基于非负稀疏编码(NNSC)和径向基概率神经网络(RBPNN)模型的掌纹图像识别方法。使用NNSC算法可以成功地提取掌纹图像的特征,利用RBPNN模型可以有效、快速地实现掌纹图像的分类。与RBFNN和BPNN模型相比,实验结果表明RBPNN模型具有更高的识别率和更好的分类能力。

改进的非负稀疏编码神经网络模型及其应用

提出了一种改进的基于NIG(Normal Inverse Gaussian)密度和稳健主成分分析(PCA)的非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型,该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型成功地建模了视觉感知系统V1区的感受野。该NNSC模型具有很强的自适应于自然数据统计特性的能力。另外,利用类似小波收缩法去噪原理,该模型能够有效地去除图像中的高斯加性噪声,对自然图像编码的仿真实验也表明了该模型在生物学上的合理性和可行性。

模拟视觉系统的非负稀疏编码神经网络模型

非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型能够有效模拟人脑初级视觉系统主视皮层V1区神经元的感受野,有效抽取自然界的特征,目前已在图像处理领域中得到广泛应用.考虑NNSC建模过程中稀疏先验分布的选取、特征基矩阵的稀疏度约束、特征基的最大化代表性、图像数据类别先验信息等主要因素,主要讨论了基于正态逆高斯(NIG)密度的双层反馈NNSC(NIG-N NSC)模型、基于局部特征的NNSC(LNNSC)模型以及基于Fisher线性判据的NNSC(FLD-NNSC)模型.研究结果表明,拓展的NNSC模型在图像特征提取、图像消噪和图像恢复中具有一定的实用性.

一种改进的非负稀疏编码图像编码方案

稀疏编码就是对人类等哺乳动物视觉系统主视皮层强大图像编码能力的成功模拟,具有自适应性,且得到的图像基具有空间的局部性、方向性和频域的带通性。在稀疏编码基础上发展而来的非负稀疏编码,克服了特征间的相互抵消现象,编码性能更为优越。而利用经验模态分解技术加入图像结构信息的非负稀疏编码方法,在兼顾非负稀疏编码特性的基础上能更好地体现图像的结构性特征。本文提出了基于图像基的图像压缩方法,把这种改进的非负稀疏编码算法用于图像压缩,在保证较好图像解码质量的情况下,获得了理想的压缩比。

基于非负稀疏编码的图像检索及应用

针对图像理解中所需的图像检索,提出了一种新的图像检索方法。该方法将非负稀疏编码引入到ScSPM算法中进行图像的特征提取和表示,计算特征表示后图像之间的欧氏距离并排序。实验结果表明该方法在图像理解中能够有效地检索相关图像。

局部非负稀疏编码的高光谱目标检测方法研究

基于稀疏编码的高光谱图像处理算法能够挖掘高光谱高维数据空间中潜在的数据相关性,能自然地贴近光谱信号的本质特征。本文提出基于局部非负稀疏编码的高光谱目标检测算法。与经典稀疏编码模型相比,非负稀疏编码对编码系数进行非负约束,一方面使得线性编码具有明确的物理解释,另一方面增强了系数的可分性与稳健性。算法首先通过双窗口设计构造局部动态字典,然后利用目标和背景在动态字典上编码的稀疏性差异进行阈值分割最后通过统计判决实现目标检测。仿真数据以及真实数据实验结果证明了算法的有效性。

基于多层次非负稀疏编码和SVM的窃电检测方法

针对现有方法对新型窃电方式检测准确率不高的问题,文中提出了一种基于多层次非负稀疏编码和支持向量机(support vector machines,SVM)的窃电检测新方法。该方法以月度用电曲线为检测对象,基于多层次非负稀疏编码提取样本的多层次用电模式特征,以及窃电情景分析提取样本的数值统计特征,将二者的融合检测特征输入SVM分类器进行窃电检测。以爱尔兰智能电表数据集构造的算例验证了所提方法能够提高窃电检测的精确率和召回率。

非负矩阵分解及其在图像压缩中的应用

矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解为分析局部特征和整体特征之间的关系提供了一种思路,即整体特征是局部特征的非负线性组合,局部特征在构成整体特征时不会产生正负抵消的情况。本文介绍非负矩阵分解的基本思想,结合研究工作讨论在概率模型的框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法,以及非负矩阵分解在图像压缩中的实际应用。

结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.

非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类

目的稀疏编码是图像特征表示的有效方法,但不足之处是编码不稳定,即相似的特征可能会被编码成不同的码字。且在现有的图像分类方法中,图像特征表示和图像分类是相互独立的过程,提取的图像特征并没有有效保留图像特征之间的语义联系。针对这两个问题,提出非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类算法。方法图像特征表示包含两个阶段,第一阶段利用非负局部的Laplacian稀疏编码方法对局部特征进行编码,并通过最大值融合得到原始的图像表示,从而有效改善编码的不稳定性;第二阶段在所有图像特征表示中随机选择部分图像生成基于上下文信息的联合空间,并通过分类器将图像映射到这些空间中,将映射后的特征表示作为最终的图像表示,使得图像特征之间的上下文信息更多地被保留。结果在4个公共的图像数据集Corel-10、Scene-15、Caltech-101以及Caltech-256上进行仿真实验,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比,分类准确率提高了约3%~18%。结论本文提出的非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类算法,改善了编码的不稳定性并保留了特征之间的相互依赖性。实验结果表明,该算法与现有算法相比的分类效果更好。另外,该方法也适用于图像分割、标注以及检索等计算机视觉领域的应用。