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基于深度学习的保偏光纤轴向残余应力稀疏投影重建
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作者 张国庆 常素萍 +3 位作者 茅昕 王国强 刘尚军 卢文龙 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第1期98-104,共7页
针对稀疏投影下保偏光纤轴向残余应力重建时存在的伪影噪声问题,提出一种基于深度学习的正则化迭代重建算法。基于光弹原理与断层扫描分析光纤轴向残余应力的二维分布重建,在稀疏投影测量中,现有的滤波反投影法实现Radon逆变换进行应力... 针对稀疏投影下保偏光纤轴向残余应力重建时存在的伪影噪声问题,提出一种基于深度学习的正则化迭代重建算法。基于光弹原理与断层扫描分析光纤轴向残余应力的二维分布重建,在稀疏投影测量中,现有的滤波反投影法实现Radon逆变换进行应力重建存在伪影噪声问题;分析保偏光纤轴向残余应力测量的离散投影模型,针对稀疏投影导致的不适定问题,引入广义正则项,分析了应力的正则化迭代重建;通过深度学习,从样本中学习广义正则项的具体形式,并用训练好的模型进行仿真实验。对5种保偏光纤的重建结果表明:该方法在稀疏投影测量中同时具备很好的伪影噪声抑制与细节特征保持能力,在投影数目为36个视角时均方根误差为0.1985 MPa、峰值信噪比为47.3445 dB、结构相似性指数达到0.9951,分别提升59.7%、18.4%、1.34%;单个样本的重建时间低于1 s,可以实现应力的快速、准确重建。 展开更多
关键词 保偏光纤 残余应力 光弹法 稀疏投影 深度学习
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无线传感器网络中基于稀疏投影的数据收集方案 被引量:4
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作者 李鹏 王建新 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3445-3453,共9页
考虑到现有的基于压缩感知的数据收集方法大多采用密集投影来收集节点的数据,导致数据传输代价过高、节点能耗过快缩短了网络生命周期,提出一种基于稀疏投影的数据收集方案(DGSP)。其步骤为:首先,设计一种基于最小化传输开销的稀疏投影... 考虑到现有的基于压缩感知的数据收集方法大多采用密集投影来收集节点的数据,导致数据传输代价过高、节点能耗过快缩短了网络生命周期,提出一种基于稀疏投影的数据收集方案(DGSP)。其步骤为:首先,设计一种基于最小化传输开销的稀疏投影矩阵用于节点数据采样,并利用亚高斯分布的尾部有界性证明其RIP性质;然后,以网络负载均衡和网络生命周期最大化为目标来构建数据收集树,并将树中节点的下一跳选择问题建模成半匹配问题;最后,提出改进的Hungarian算法在多项式时间内解决它。仿真结果表明:相比于目前典型的CDG,EDCA和MTT方案而言,DGSP的数据重构误差、能耗和延时等更低。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据收集 压缩感知 稀疏投影 半匹配 能耗
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极稀疏投影数据的CT图像重建 被引量:3
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作者 武丽君 孙丰荣 +2 位作者 杨江飞 于倩蕾 贺芳芳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2366-2373,共8页
从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像,从而能够在显著降低计算机断层成像(CT)检查X-射线辐射剂量的前提下,提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建,提出了投影驱动的系统模型,并将CT迭代图... 从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像,从而能够在显著降低计算机断层成像(CT)检查X-射线辐射剂量的前提下,提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建,提出了投影驱动的系统模型,并将CT迭代图像重建与压缩感知(CS)理论相结合,设计了一种CT迭代图像重建算法,且将算法扩展到圆周扫描锥束投影的三维CT图像重建。仿真实验结果表明:在极稀疏投影数据的条件下([0,2π]范围内扇束/锥束扫描不超过20个投影角度),算法数值精度高,计算复杂度低,内存开销少,有很强的工程实用性。 展开更多
关键词 计算机断层成像(CT) 图像重建 稀疏投影 投影驱动 压缩感知(CS)
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结合滤波和投影角特征交互的稀疏视图锥束CT重建
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作者 何希 张红英 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1556-1563,共8页
现有稀疏投影视图锥束CT重建方法存在重建图像质量低、重建时间长、无法端到端重建等问题。针对这些问题,提出一种深度滤波多投影角特征提取网络FMA-Net。首先,在频域对投影数据进行处理,以有效抑制噪声和伪影;其次,引入多投影注意力模... 现有稀疏投影视图锥束CT重建方法存在重建图像质量低、重建时间长、无法端到端重建等问题。针对这些问题,提出一种深度滤波多投影角特征提取网络FMA-Net。首先,在频域对投影数据进行处理,以有效抑制噪声和伪影;其次,引入多投影注意力模块与视觉状态空间模块,提升网络对投影数据特征的提取能力,提高投影特征信息的利用率;最后,使用多投影角特征交互模块获取同一投影点在不同投影角度下的相似信息,从而提高锥束CT重建数据点质量。在21个真实核桃和1018个肺部CT投影数据上与FDK、SART、SART_TV、CGLS、CNCL、DIF-Net进行对比实验。结果表明,FMA-Net在18、21、24、27四种不同投影图像数量条件下与六种典型方法的重建图像相比表现最优。核桃数据集上平均RMSE下降14.6%,平均PSNR上升4.3%,平均SSIM上升1.75%,LIDC-IDRI肺部数据集上平均RMSE下降16.3%,平均PSNR上升5.4%,平均SSIM上升5.5%,同时重建速度领先。所有结果表明FMA-Net可快速从稀疏投影视图中重建出高质量的锥束CT图像。 展开更多
关键词 锥束CT 稀疏投影视图 滤波 投影注意力 投影角特征交互
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鉴别稀疏保持投影的人脸识别算法 被引量:4
5
作者 李昆仑 耿雪菲 曹静媛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期376-380,共5页
在人脸识别领域中遇到的数据往往是高维的,一般会导致维数灾难问题.近年来稀疏表示(Sparse representation,SR)在处理人脸识别等问题时显示出一定的有效性,而后出现的稀疏保持投影(Sparse preserving projections,SPP)算法又以保持数据... 在人脸识别领域中遇到的数据往往是高维的,一般会导致维数灾难问题.近年来稀疏表示(Sparse representation,SR)在处理人脸识别等问题时显示出一定的有效性,而后出现的稀疏保持投影(Sparse preserving projections,SPP)算法又以保持数据的稀疏表示结构为目的成功应用于人脸识别领域,但仍存在一些问题.本文针对SPP算法在人脸识别中存在的问题进行了改进,提出了一种叫做鉴别稀疏保持投影(Discriminant sparsity preserving projection,DSPP)的算法.该算法有以下两方面的改进:(1)针对SPP算法未能有效地利用类标签信息的问题,本文利用最大散度差准则(Maximum scatter difference criterion,MSDC)重建SPP算法的目标函数;(2)针对SPP算法计算复杂度高的问题,本文利用带有相同类标签的训练样本用于稀疏重构.在ORL库、CAS-PEAL库、IMM库上的大量实验结果验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 稀疏表示 稀疏保持投影 鉴别稀疏保持投影 最大散度差准则
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核稀疏保持投影及生物特征识别应用 被引量:12
6
作者 殷俊 杨万扣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期639-645,共7页
稀疏表示系数包含较强的鉴别信息,稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)利用稀疏表示系数进行特征提取.本文通过核方法获取高维特征空间的核稀疏表示系数,并利用核稀疏表示系数构造邻接矩阵,提出核稀疏保持投影(Kernel Sp... 稀疏表示系数包含较强的鉴别信息,稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)利用稀疏表示系数进行特征提取.本文通过核方法获取高维特征空间的核稀疏表示系数,并利用核稀疏表示系数构造邻接矩阵,提出核稀疏保持投影(Kernel Sparsity Preserving Projections,KSPP).核稀疏表示系数比稀疏表示系数包含更强的鉴别信息,因此KSPP可以比SPP提取更有效的鉴别特征.在多个数据库上的生物特征识别实验,KSPP都取得了不错的实验结果. 展开更多
关键词 稀疏表示 邻接矩阵 稀疏保持投影 核方法
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基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法 被引量:8
7
作者 杨飒 郑志硕 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期283-289,共7页
针对尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取... 针对尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量,Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。 展开更多
关键词 图像处理 图像配准 尺度不变特征变换 特征提取 稀疏随机投影
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全局加权稀疏局部保留投影 被引量:3
8
作者 林克正 程卫月 刘帅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期760-762,779,共4页
针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对... 针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25 s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 稀疏保留投影算法 类间差异 稀疏重构 类间散度
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认知WSN中基于能量有效性自适应观测的梯度投影稀疏重构方法 被引量:6
9
作者 许晓荣 姚英彪 +1 位作者 包建荣 陆宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期27-33,共7页
针对认知无线传感器网络中传感器节点侧的模拟信息转换器对本地感知数据进行稀疏表示与压缩测量,该文提出一种基于能量有效性观测的梯度投影稀疏重构(GPSR)方法。该方法根据事件区域内认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构,... 针对认知无线传感器网络中传感器节点侧的模拟信息转换器对本地感知数据进行稀疏表示与压缩测量,该文提出一种基于能量有效性观测的梯度投影稀疏重构(GPSR)方法。该方法根据事件区域内认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构,映射到小波正交基级联字典进行稀疏变换,通过加权能量子集函数进行自适应观测,以能量有效的方式获取合适的观测值,同时对所选观测向量进行正交化构造测量矩阵。汇聚节点采用GPSR算法进行自适应压缩重构。仿真比较了GPSR自适应重构与正交匹配追踪(OMP)重构算法。仿真结果表明,在压缩比小于0.2的区域内,基于能量有效性观测的GPSR自适应重构效果优于传统随机高斯测量信号重构。在相同节点数情况下,GPSR自适应压缩重构方法在低信噪比区域内具有较小的重构均方误差,且该方法所需观测数明显低于随机高斯观测,同时有效保障了感知节点的能耗均衡。 展开更多
关键词 认知无线传感器网络 能量有效性 梯度投影稀疏重构 自适应压缩 加权能量子集函数
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一种可鉴别的稀疏保局投影算法 被引量:1
10
作者 苟建平 詹永照 +1 位作者 张建明 沈项军 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期691-696,共6页
为了增强高维数据在低维子空间中的模式识别能力,假设任意2个类别相同的相似样本其稀疏表示也相似,并基于SPP和LPP思想,提出一种可鉴别稀疏保局投影降维新方法 DSLPP.该方法通过稀疏表示学习和保局部投影,使得在投影子空间中不仅能够保... 为了增强高维数据在低维子空间中的模式识别能力,假设任意2个类别相同的相似样本其稀疏表示也相似,并基于SPP和LPP思想,提出一种可鉴别稀疏保局投影降维新方法 DSLPP.该方法通过稀疏表示学习和保局部投影,使得在投影子空间中不仅能够保持稀疏表示对数据很好的表达能力,而且较好地获取高维数据所蕴含的本质局部流形结构和自然判别信息,从而增强高维数据在子空间中的表示能力和可鉴别能力.在3个典型的人脸数据集Yale,ORL和PIE29上,将所提出方法 DSLPP与PCA,LPP,NPE和SPP进行对比试验.结果表明DSLPP是一种有效的降维方法,能够较好地改善高维数据在低维子空间中的分类效果. 展开更多
关键词 可鉴别稀疏保局投影 稀疏保持投影 保局部投影 稀疏表示 降维 模式分类
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监督型稀疏保持投影 被引量:4
11
作者 相文楠 赵建立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期186-188,共3页
稀疏保持投影(SPP)是最近提出的一种无监督降维方法,因此无法利用标号数据提供的监督信息。为此,对SPP进行了扩展,给出了两种监督型稀疏保持投影算法:基于稀疏保持的判别分析(SPP+LDA)和监督稀疏保持投影(S2PP)。前者通过在SPP变换的子... 稀疏保持投影(SPP)是最近提出的一种无监督降维方法,因此无法利用标号数据提供的监督信息。为此,对SPP进行了扩展,给出了两种监督型稀疏保持投影算法:基于稀疏保持的判别分析(SPP+LDA)和监督稀疏保持投影(S2PP)。前者通过在SPP变换的子空间内进行线性判别分析(LDA)达到利用数据间稀疏重建关系和监督信息的目的;后者借助数据标号直接修正SPP构建的稀疏重建图在SPP中自然地融入监督信息。分析了两种算法的优缺点,在两个常用的人脸数据集(Yale和AR)上验证了两者的可行性及有效性。 展开更多
关键词 稀疏保持投影 线性判别分析 降维 人脸识别
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基于稀疏保留投影的人脸表情识别 被引量:3
12
作者 黄勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期164-165,168,共3页
提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法。通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,可从原始表情数据中提取更多有效且具判决性的内在表情特征,获得的投影也较稳定。基于JAFFE和CED-WYU 2个表情数据... 提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法。通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,可从原始表情数据中提取更多有效且具判决性的内在表情特征,获得的投影也较稳定。基于JAFFE和CED-WYU 2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别率。 展开更多
关键词 数据降维 局部保留投影 稀疏保留投影 人脸表情识别
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成对约束指导的稀疏保持投影 被引量:1
13
作者 齐鸣鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第12期3315-3318,共4页
针对稀疏保持投影的稀疏重构过程中监督信息不足的问题,提出一种成对约束指导的稀疏保持投影算法。该算法在训练样本数据的稀疏重构的过程中,通过引入正约束和负约束监督信息指导稀疏重构,使得稀疏保持投影有效地融合了约束监督信息。在... 针对稀疏保持投影的稀疏重构过程中监督信息不足的问题,提出一种成对约束指导的稀疏保持投影算法。该算法在训练样本数据的稀疏重构的过程中,通过引入正约束和负约束监督信息指导稀疏重构,使得稀疏保持投影有效地融合了约束监督信息。在UMIST、YALE和AR人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与无监督的稀疏保持投影相比,该方法提高了基于最近近邻分类算法的5%~15%识别准确率,有效地提高了降维分类性能。 展开更多
关键词 降维 稀疏重构 成对约束 稀疏保持投影
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稀疏保留投影及在表情识别中的应用 被引量:1
14
作者 黄勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第12期100-101,125,共3页
提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法,称之为SPP。与局部保留投影(LPP)不同,SPP通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,这样可从原始表情数据中提取更多、更有效、更具判决性的内在表情特征,获得... 提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法,称之为SPP。与局部保留投影(LPP)不同,SPP通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,这样可从原始表情数据中提取更多、更有效、更具判决性的内在表情特征,获得的投影也更稳定。基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明,基于SPP的特征提取方法能有效地提高识别率。 展开更多
关键词 局部保留投影 稀疏保留投影 表情识别
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基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法 被引量:1
15
作者 杨宏晖 伊淑珍 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期87-92,共6页
针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融... 针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融合,并利用多核稀疏保持投影算法,对提取的多域特征样本的稀疏重构性加以约束,增强了特征的判别能力。利用实测舰船辐射噪声数据验证基于核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法的有效性,与多特征集典型相关分析方法和核稀疏保持投影典型相关分析方法进行了对比,实验研究表明,提出的方法可以有效去除冗余和噪声特征,实现多域水下目标特征的融合,提高水下目标的识别正确率。 展开更多
关键词 多特征集典型相关分析 稀疏保持投影算法 特征融合 水下目标识别
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基于改进的稀疏保持投影的SAR目标特征提取与识别 被引量:1
16
作者 韩萍 王欢 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2015年第6期674-680,共7页
提出了一种改进的稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)特征提取方法。该方法将SPP特征提取与局部保持投影(Locality Preserving Projection,LPP)特征提取思想相结合,构造新的目标函数求解投影向量,保证了投影空间内样本... 提出了一种改进的稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP)特征提取方法。该方法将SPP特征提取与局部保持投影(Locality Preserving Projection,LPP)特征提取思想相结合,构造新的目标函数求解投影向量,保证了投影空间内样本的稀疏重构误差达到最小的同时使同类样本间距最小。利用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)实测SAR数据进行实验,实验结果表明在不利用目标成像方位信息情况下平均识别率最高可达97.81%,明显地提高了目标的识别结果,是一种有效的SAR目标识别方法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 稀疏保持投影 特征提取
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稀疏近邻保持投影
17
作者 罗庆云 陈敏 赵巾帼 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第6期266-268,294,共4页
从全局特征保持和局部特征保持的角度出发,提出一种稀疏近邻保持投影(SNPE)算法。该算法融合了稀疏重构信息和局部近邻重构信息。投影后的低维数据保持了高维数据的全局几何结构信息和局部近邻近似非线性的结构信息。在Yale、AR和UMIST... 从全局特征保持和局部特征保持的角度出发,提出一种稀疏近邻保持投影(SNPE)算法。该算法融合了稀疏重构信息和局部近邻重构信息。投影后的低维数据保持了高维数据的全局几何结构信息和局部近邻近似非线性的结构信息。在Yale、AR和UMIST上的实验表明所提算法是有效的。 展开更多
关键词 降维 稀疏保持投影 近邻保持嵌入 加权融合 平衡参数
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基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法 被引量:4
18
作者 张荣 孙权森 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第1期111-118,共8页
模式识别的技术核心就是特征提取,而特征融合则是对特征提取方法的强力补充,对于提高特征的识别效率具有重要作用。本文基于稀疏表示方法,将稀疏表示方法用到高维度空间,并利用核方法在高维度空间进行稀疏表示,用其计算核稀疏表示系数,... 模式识别的技术核心就是特征提取,而特征融合则是对特征提取方法的强力补充,对于提高特征的识别效率具有重要作用。本文基于稀疏表示方法,将稀疏表示方法用到高维度空间,并利用核方法在高维度空间进行稀疏表示,用其计算核稀疏表示系数,同时研究了核稀疏保持投影算法(Kernel sparsity preserve projection,KSPP)。将KSPP引入到典型相关分析算法(Canonical correlation analysis,CCA),研究了基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法(Kernel sparsity preserve canonical correlation analysis,K-SPCCA)。在多特征手写体数据库和人脸图像数据库上分别证实了本文提出方法的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 特征提取 稀疏表示 稀疏保持投影 典型相关分析
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稀疏恢复的梯度投影算法在PPG信号重建中的研究 被引量:3
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作者 胡凯丽 金杰 张瑞峰 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期536-542,共7页
光电容积描记(PPG)法是一种无创测量人体脉搏信号的方法,其波形反映血管中的血液容积变化,在诊断心血管疾病时具有重要作用。然而,这种方法容易因病人有意或无意运动产生运动伪影(MA)而影响诊断结果的准确性。为解决这一问题,基于压缩... 光电容积描记(PPG)法是一种无创测量人体脉搏信号的方法,其波形反映血管中的血液容积变化,在诊断心血管疾病时具有重要作用。然而,这种方法容易因病人有意或无意运动产生运动伪影(MA)而影响诊断结果的准确性。为解决这一问题,基于压缩感知理论框架,采用稀疏恢复的梯度投影(GPSR)算法,对PPG信号进行滤噪和恢复。对于非稀疏信号,压缩感知包括稀疏和恢复两个步骤:首先为保证信号的重要信息不被破坏,利用哈尔小波基找到最佳稀疏域,对信号进行稀疏变换;然后采用GPSR算法,在恢复信号的同时去除MA噪声。实验测量3种受MA影响的带噪PPG信号,并用GPSR算法处理分析。另测50名健康成年人在垂直运动时产生的带噪PPG信号,计算带噪与重建PPG信号的心率和均方误差(MSE)。将得到的两种心率分别与无噪声PPG信号心率通过Bland-Altman方法做对比分析,结果显示,带噪与无噪声PPG信号的差异范围在±23 beat/min,而重建PPG信号在±2.7 beat/min。由均方误差的Box Plot图可知,重建信号的MSE比带噪信号降低约50%。这些结果均表明,GPSR算法能明显降低信号中的运动干扰。 展开更多
关键词 稀疏恢复的梯度投影 光电容积描记法 压缩感知 运动伪影
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结合成对约束的近邻稀疏保留投影算法
20
作者 彭澎 郝矿荣 +1 位作者 丁永生 郭爽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期176-180,共5页
稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法,无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题,提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息,引入成对约束监督的思... 稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法,无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题,提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息,引入成对约束监督的思想,利用样本类别指导稀疏重构过程,最后定义能最大限度保留稀疏系数中蕴含的类别信息的低维子空间。将该算法用于人脸识别,实验结果证明了算法在识别率以及运行时间上的有效性和可行性。 展开更多
关键词 降维 近邻稀疏保留投影 成对约束 人脸识别
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