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基于局部特征的非负稀疏编码神经网络模型
被引量：
2
1
作者
尚丽
崔鸣
+1 位作者
赵志强
杜吉祥
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第16期200-201,205,共3页
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...
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。
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关键词
非负稀疏编码
初级视觉系统
稀疏度约束
局部特征
特征提取
特征基向量
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职称材料
题名
基于局部特征的非负稀疏编码神经网络模型
被引量：
2
1
作者
尚丽
崔鸣
赵志强
杜吉祥
机构
苏州市职业大学电子信息工程系
中国科学技术大学自动化系
华侨大学计算机科学与技术系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第16期200-201,205,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60970058)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009131)
2010苏州市职业大学创新团队基金资助项目(3100125)
文摘
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。
关键词
非负稀疏编码
初级视觉系统
稀疏度约束
局部特征
特征提取
特征基向量
Keywords
Non-negative Sparse Coding（NNSC）
primary visual system
sparse measure constraint
localized feature
feature extraction
feature basis vector
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于局部特征的非负稀疏编码神经网络模型
尚丽
崔鸣
赵志强
杜吉祥
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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