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综合特征分段组稀疏编码的交通标志识别方法
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作者 朱逸峰 奚峥皓 +3 位作者 郑阳 刘翔 刘亚奇 张星 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第10期2712-2721,共10页
随着无人驾驶、辅助驾驶等技术的发展,交通标志识别(TSR)问题被更多的研究者所关注。目前,在普通交通环境下的TSR问题得到了较好的解决,但当环境中存在交通标志模糊、部分遮挡等噪声干扰时,其TSR的处理效果并不理想。针对该问题进行研究... 随着无人驾驶、辅助驾驶等技术的发展,交通标志识别(TSR)问题被更多的研究者所关注。目前,在普通交通环境下的TSR问题得到了较好的解决,但当环境中存在交通标志模糊、部分遮挡等噪声干扰时,其TSR的处理效果并不理想。针对该问题进行研究,提出了一种新颖的结合孪生网络的综合特征分段组稀疏编码的TSR问题解决方法。提取交通标志的多个不同尺度特征编码,并提出利用综合特征编码的方法来表征交通标志;通过提出的分段组稀疏编码方法对交通标志的综合特征编码进行优化,以改善模型对编码的学习能力,提高编码的鲁棒性;构建了用于分段组稀疏编码训练的孪生神经网络模型,该模型因其简单的结构和较少的层数使其不易出现过拟合问题,同时所提模型也具有较少的参数量,较大幅度提升了模型的运算速度。实验表明,所提方法在TT100K数据集原始环境、运动模糊环境中,与目前SOTA模型最好成绩相比其准确率、精确率、召回率与F1分数等评价指标相近,模型参数量减少70.8%,FPS提升51.4%;在部分遮挡噪声环境中,各指标均显著优于目前SOTA模型最好成绩,尤其在遮挡率为60%时,所提方法的准确率和FPS分别较目前SOTA模型最好成绩提升了0.118和27 FPS。 展开更多
关键词 计算机视觉 交通标志识别 分段组稀疏编码 孪生神经网络
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基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型
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作者 任梦辉 王东署 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期31-39,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 内嗅皮层 海马体 栅格细胞 位置细胞 反馈循环 非负稀疏编码
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基于拉普拉斯非负稀疏编码的图像分类 被引量:6
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作者 李钱钱 曹国 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期240-244,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 稀疏编码 非负稀疏编码 拉普拉斯非负稀疏编码 空间金字塔匹配模型 图像分类 支持向量机
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非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪 被引量:4
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作者 尚丽 黄德双 郑春厚 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期497-501,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 非负稀疏编码 稀疏编码 独立分量分析 特征基向量 图像特征提取 图像消噪
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基于距离约束稀疏/组稀疏编码的自动图像标注 被引量:4
5
作者 臧淼 徐惠民 张永梅 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期78-83,共6页
为解决图像自动标注中的语义鸿沟问题,有效选择并利用图像特征,提出基于距离约束稀疏/组稀疏编码(distance constraint sparse/group sparse coding,DCSC/DCGSC)的2种特征选择算法,并分别应用到图像自动标注任务中。考虑到不同特征基相... 为解决图像自动标注中的语义鸿沟问题,有效选择并利用图像特征,提出基于距离约束稀疏/组稀疏编码(distance constraint sparse/group sparse coding,DCSC/DCGSC)的2种特征选择算法,并分别应用到图像自动标注任务中。考虑到不同特征基相似性对图像语义相似性的贡献不同,定义了度量二者相关性的距离约束正则项。将该正则项分别集成到稀疏/组稀疏编码的特征选择模型中,使选择的特征在保证稀疏性/组稀疏性的同时,优先选择与语义相似性描述最接近的视觉特征基。利用在训练图像集中学习的特征权值,寻找测试图像的K最近邻(Knearest neighbor,KNN)图像,并通过标签转移实现图像标注。在Corel5K图像库上测试标注性能,集成多特征的DCGSC查准率、查全率和标注正确的关键词个数可达32%、34%和151,优于其他相关标注算法。而对于单特征图像,使用DCSC也能改善标注性能。可见,距离约束对特征选择和图像标注是有效的。 展开更多
关键词 自动图像标注 距离约束 稀疏编码 稀疏编码 特征选择 K最近邻
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基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类 被引量:2
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作者 张立和 潘磊 +1 位作者 刘涛 马臣 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期192-197,共6页
使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,... 使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明,所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果,分类正确率优于LSc. 展开更多
关键词 图像分类 稀疏编码 拉普拉斯稀疏编码 核方法 空间金字塔匹配(SPM)
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SENSC:一个稳定高效的非负稀疏编码算法 被引量:2
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作者 李乐 章毓晋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期1257-1271,共15页
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... 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. 展开更多
关键词 非负稀疏编码 非负矩阵分解 稀疏编码 超抛物面
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基于稀疏编码金字塔模型的农田害虫图像识别 被引量:27
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作者 谢成军 李瑞 +4 位作者 董伟 宋良图 张洁 陈红波 陈天娇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第17期144-151,共8页
相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块... 相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块构造过完备学习字典,并运用该学习字典实现对害虫图像的多空间稀疏表示。与此同时,结合多核学习,该文设计了一种害虫图像识别算法。通过对35种害虫的识别,试验结果表明:在相同方法下,该文所提特征提取方法可使平均识别精度提高9.5百分点;此外,进一步通过对221种昆虫及20种蝴蝶的识别,试验结果表明:与传统方法相比较,该文所提方法使得平均识别精度提高14.1百分点。 展开更多
关键词 图像识别 算法 害虫控制 字典学习 稀疏编码 金字塔模型
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基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类 被引量:27
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作者 赵仲秋 季海峰 +2 位作者 高隽 胡东辉 吴信东 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1251-1260,共10页
传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义... 传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义分析获得特征的精确性.为了弥补这些不足,文中提出了一种基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析的图像分类方法.首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分,然后利用稀疏编码对每个局部块特征进行软量化以形成共生矩阵,之后结合概率潜在语义分析(PLSA)获得每个局部块的潜在语义信息,再利用权值串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息,最后用支持向量机(SVM)分类器完成图像的场景分类.在常见图像库上的实验表明,本文提出的基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析方法平均分类精度比现有诸多方法均有明显提高,验证了其有效性和鲁棒性.实验还表明,空间金字塔匹配、稀疏编码共生矩阵以及PLSA降维这3个模块在该文方法中缺一不可,共同提升图像表征和分类性能. 展开更多
关键词 图像分类 稀疏编码 潜在语义分析 空间金字塔
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基于稀疏编码的振动信号特征提取算法与实验研究 被引量:17
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作者 苗中华 周广兴 +1 位作者 刘海宁 刘成良 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期76-81,118,共7页
针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀... 针对海量冗余数据中设备状态信息特征提取问题,借鉴生物感知系统"冗余度压缩"的信息处理原则,基于神经科学研究中的稀疏编码算法,提出了连续长时间采样时振动信号有效特征提取方法。介绍了稀疏编码算法及其模型,详细研究了稀疏编码的系数求解和字典学习两大问题。基于人工轴承故障数据集进行了实验研究,实验表明:基于稀疏编码的振动信号特征提取算法不仅能有效提取设备状态特征,而且稀疏特征具有良好的可分性。该方法可用于设备故障诊断,为基于状态的设备智能维护提供有效工具。 展开更多
关键词 特征提取 稀疏编码 故障诊断 振动信号分析
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基于移不变稀疏编码的单通道机械信号盲源分离 被引量:10
11
作者 朱会杰 王新晴 +3 位作者 芮挺 李艳峰 张红涛 赵洋 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期625-632,共8页
针对特征反复出现的机械信号,提出了一种使用移不变稀疏编码的单通道盲源分离方法。移不变稀疏编码将原始信号看成多个基与系数的卷积,能够根据信号的统计分布,利用信号自身特征自适应地学习到匹配的基和稀疏的系数。在恒定工况下,不同... 针对特征反复出现的机械信号,提出了一种使用移不变稀疏编码的单通道盲源分离方法。移不变稀疏编码将原始信号看成多个基与系数的卷积,能够根据信号的统计分布,利用信号自身特征自适应地学习到匹配的基和稀疏的系数。在恒定工况下,不同的信号源具有不同的特征,同一信号源的特征结构相似,将学习到的不同特性的基分别重构即可得到相应的源信号。将该方案应用于仿真的齿轮故障和轴承故障振动信号盲源分离问题中,以及用来提取实测的液压泵压力脉动。结果显示,这种方法较其他方法有所改进,所需人工经验少、抗噪能力强、信号恢复精度高、鲁棒性好,适用于单通道机械信号盲源分离,为单通道信号盲源分离提供了一种新思路。 展开更多
关键词 信号处理 移不变稀疏编码 盲源分离 正交匹配追踪 字典学习
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基于频域信号的稀疏编码在机械故障诊断中的应用 被引量:10
12
作者 朱会杰 王新晴 +2 位作者 芮挺 李艳峰 李立平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期59-64,共6页
提出了一种使用稀疏编码对机械频谱信号自学习并识别故障的方法。首先分别对每类频谱信号进行字典学习得到每类信号的字典,然后依次计算测试样本在各个类别的字典上的稀疏重构系数,利用稀疏重构系数与对应类别的字典重构测试样本。最后... 提出了一种使用稀疏编码对机械频谱信号自学习并识别故障的方法。首先分别对每类频谱信号进行字典学习得到每类信号的字典,然后依次计算测试样本在各个类别的字典上的稀疏重构系数,利用稀疏重构系数与对应类别的字典重构测试样本。最后将重构残差作为识别依据,对机器状态进行判断。通过将振动信号从时域转化到频域,将复杂的移不变稀疏编码问题转化为普通的稀疏编码,并且得益于高效的K-SVD字典学习算法,计算效率得到了大幅提高。所提方案直接使用原始频谱信号作为训练集,不仅省去了特征提取过程,而且保留了更丰富的信息。经实验验证,该方案较基于时域的移不变稀疏编码具有更高的计算效率、准确率和稳定性。相对于常规诊断算法,除了有准确率的优势外,不易受负载变化的影响,所需人工干预较少。 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 稀疏编码 K-SVD 字典学习
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一种基于加权稀疏编码的频域视觉显著性检测算法 被引量:8
13
作者 钱晓亮 郭雷 +2 位作者 韩军伟 程塨 姚西文 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1159-1165,共7页
针对现有的基于频域的视觉显著性检测算法检测准确度不高的弱点,本文提出了一种基于加权稀疏编码的频域算法,旨在提高检测准确度的同时保持频域算法运算速度快的优势.在传统的稀疏编码算法基础上,本文根据各子码的增量编码长度来设置它... 针对现有的基于频域的视觉显著性检测算法检测准确度不高的弱点,本文提出了一种基于加权稀疏编码的频域算法,旨在提高检测准确度的同时保持频域算法运算速度快的优势.在传统的稀疏编码算法基础上,本文根据各子码的增量编码长度来设置它们的权重,实现对图像的加权稀疏编码而不是直接对原始图像进行处理.最后,为了处理多维的稀疏编码信号,本文利用信息论的思想对最新发表的图像签名算法进行了多通道改进,以香农自信息的形式输出图像的显著性检测结果.在公开的人眼跟踪数据库上同9种流行算法的实验对比和对算法复杂度的分析证明了本文算法的有效性和快速性. 展开更多
关键词 显著性检测 加权稀疏编码 频域算法 信息论
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基于结构相似度的稀疏编码模型 被引量:9
14
作者 李志清 施智平 +1 位作者 李志欣 史忠植 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2410-2419,共10页
已有的稀疏编码模型采用误差的平方和作为信息保持的客观评价标准,但最近的研究表明,人眼视觉系统的主要功能是从视觉区域提取图像和视频中的结构化信息.引入结构相似度来衡量信息保持的程度,通过对改进的目标函数进行优化,获得与初级... 已有的稀疏编码模型采用误差的平方和作为信息保持的客观评价标准,但最近的研究表明,人眼视觉系统的主要功能是从视觉区域提取图像和视频中的结构化信息.引入结构相似度来衡量信息保持的程度,通过对改进的目标函数进行优化,获得与初级视皮层中具有局部性、朝向性和带通性的感受野相类似的基函数集.实验结果表明,改进后的稀疏编码模型更符合人眼视觉系统特性. 展开更多
关键词 稀疏编码 自然图像 结构相似度 生物视觉系统 计算模型
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多尺度移不变稀疏编码及其在机械故障诊断中的应用 被引量:7
15
作者 朱会杰 王新晴 +2 位作者 芮挺 李艳峰 王东 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期19-24,共6页
提出了一种融合多尺度信息的高效移不变稀疏编码算法,并用于机械故障诊断.将移不变稀疏编码作为分类器应用于故障诊断,直接对振动信号进行训练和识别,不需要提取特征和预处理.为进一步提升效果,将不同尺度的移不变稀疏编码分类器融合在... 提出了一种融合多尺度信息的高效移不变稀疏编码算法,并用于机械故障诊断.将移不变稀疏编码作为分类器应用于故障诊断,直接对振动信号进行训练和识别,不需要提取特征和预处理.为进一步提升效果,将不同尺度的移不变稀疏编码分类器融合在一起.经实验验证,即使在训练样本和测试样本负载不同的情况下,文中方案仍然能够以较高的准确率识别出轴承的故障位置和程度.与其他方法相比,文中方法的准确率、鲁棒性更高,具有一定的工程应用价值. 展开更多
关键词 移不变稀疏编码 多尺度 故障诊断 字典学习
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基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法 被引量:17
16
作者 赵玉兰 苑全德 孟祥萍 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期340-346,共7页
为改善多姿态人脸识别效果,设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法.首先对多姿态人脸进行采集和预处理,并提取基于稀疏编码的人脸图像特征;然后采用主成分分析对特征进行处理,降低多姿态人脸识别的特征维数,提高多姿态... 为改善多姿态人脸识别效果,设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法.首先对多姿态人脸进行采集和预处理,并提取基于稀疏编码的人脸图像特征;然后采用主成分分析对特征进行处理,降低多姿态人脸识别的特征维数,提高多姿态人脸识别效率;最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别分类器,并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证.验证结果表明,该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率,大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间,取得了比对比算法更优的识别结果,从而验证了该算法的优越性. 展开更多
关键词 多姿态人脸 识别算法 支持向量机 稀疏编码 主成分分析
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基于HHT和有监督稀疏编码的滚动轴承故障状态识别方法 被引量:13
17
作者 俞啸 丁恩杰 +1 位作者 陈春旭 李力 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2587-2595,共9页
为了实现对滚动轴承故障位置和损伤程度的准确定位,将类别判别信息引入到无监督的稀疏编码中,提出一种有监督稀疏编码(Supervised Sparse Coding,SSC)方法,建立基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和SSC的振动信号特征提... 为了实现对滚动轴承故障位置和损伤程度的准确定位,将类别判别信息引入到无监督的稀疏编码中,提出一种有监督稀疏编码(Supervised Sparse Coding,SSC)方法,建立基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和SSC的振动信号特征提取和故障状态精细分类模型。首先,通过HHT获取振动信号的边际谱,然后,利用SSC为边际谱信息建立统一的字典库,并完成对边际谱的稀疏表示,实现干扰信息的滤除和故障目标敏感特征的二次提取,最后,使用SSC得到的稀疏系数完成对支持向量基(Support Vector Machine,SVM)分类器的训练。采用SKF-6205-2RS轴承试验台数据对提出方法进行实验分析,使用HHT-SSC-SVM模型,驱动端轴承故障状态识别率为99.5%,风扇端轴承故障状态识别率为98.25%,与文中其他模型相比,在故障状态识别率上有所提高,并且表现出来较强的适应能力。 展开更多
关键词 希尔伯特黄变换 稀疏编码 支持向量机 特征提取 滚动轴承故障
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基于改进稀疏编码的微弱振动信号特征提取算法 被引量:12
18
作者 余路 曲建岭 +2 位作者 高峰 田沿平 王小飞 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期711-717,共7页
针对强噪声环境下难以有效提取微弱振动信号特征的问题,提出了基于改进字典学习和移不变分量过滤(IDL-SICF)的稀疏编码振动信号特征提取算法。首先,将振动信号进行分段和平滑预处理以降低数据处理复杂度,接着利用改进的字典学习和高效... 针对强噪声环境下难以有效提取微弱振动信号特征的问题,提出了基于改进字典学习和移不变分量过滤(IDL-SICF)的稀疏编码振动信号特征提取算法。首先,将振动信号进行分段和平滑预处理以降低数据处理复杂度,接着利用改进的字典学习和高效系数求解算法构建基于移不变稀疏编码的自适应滤波器,然后过滤字典原子重构的移不变分量以获得表征信号本质特征的最优基函数,取最优基函数对应的移不变分量的特征频率强度作为评价信号特征提取效果的优劣。仿真和实测数据的试验结果表明,相比于现有微弱振动信号提取算法,提出的算法具有更强的特征提取能力,在实际应用中具有较高的可行性。 展开更多
关键词 振动信号 改进字典学习 移不变稀疏编码 移不变分量过滤 特征提取
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基于笛卡尔乘积字典的稀疏编码跟踪算法 被引量:6
19
作者 黄宏图 毕笃彦 +2 位作者 查宇飞 高山 覃兵 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期516-521,共6页
为了提高基于稀疏编码的视频目标跟踪算法的鲁棒性,该文将原始稀疏编码问题分解为两个子稀疏编码问题,在大大增加字典原子个数的同时,降低了稀疏性求解过程的计算量。并且为了减少1?范数最小化的计算次数,利用基于岭回归的重构误差先对... 为了提高基于稀疏编码的视频目标跟踪算法的鲁棒性,该文将原始稀疏编码问题分解为两个子稀疏编码问题,在大大增加字典原子个数的同时,降低了稀疏性求解过程的计算量。并且为了减少1?范数最小化的计算次数,利用基于岭回归的重构误差先对候选目标进行粗估计,而后选取重构误差较小的若干个粒子求解其在两个子字典下的稀疏表示,最后将目标的高维稀疏表示代入事先训练好的分类器,选取分类器响应最大的候选位置作为目标的跟踪位置。实验结果表明由于笛卡尔乘积字典的应用使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。 展开更多
关键词 计算机视觉 视频跟踪 笛卡尔乘积 稀疏编码 支持向量回归机 岭回归
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基于局部区域稀疏编码的人脸检测 被引量:10
20
作者 张抒 蔡勇 解梅 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2747-2757,共11页
提出一种基于局部区域稀疏编码的人脸检测方法.首先提取人脸局部区域作为训练样本;然后学习得到一个具有较强判别性的字典,字典中的每个基与人脸各局部区域有明确的对应关系;接着,基于各检测窗口稀疏编码的响应判断人脸某一局部区域是... 提出一种基于局部区域稀疏编码的人脸检测方法.首先提取人脸局部区域作为训练样本;然后学习得到一个具有较强判别性的字典,字典中的每个基与人脸各局部区域有明确的对应关系;接着,基于各检测窗口稀疏编码的响应判断人脸某一局部区域是否出现;最后,利用人脸局部区域的检测结果和位置约束进行投票,完成人脸定位.该方法的创新在于将稀疏编码和基于部件模型的思想相结合,实现人脸检测.在Caltech和BioID人脸数据库的实验结果表明:该方法适用于小样本问题,且在遮挡、复杂表情、人脸偏转等情况下具有较好的检测效果. 展开更多
关键词 人脸检测 稀疏编码 字典学习 部分模型 检测精度 召回率
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