基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型

1

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

2

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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基于非负稀疏表示的SAR图像目标识别方法 被引量：13

3

作者 丁军 刘宏伟 王英华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2194-2200,共7页

针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中存在物体遮挡的情况,该文提出一种基于非负稀疏表示的分类方法。通过分析L0范数和L1范数最小化在求解非负稀疏表示问题上的区别,证明在一定条件下,L1范数最小化方法除了保持解的稀疏性还能得到与输... 针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中存在物体遮挡的情况,该文提出一种基于非负稀疏表示的分类方法。通过分析L0范数和L1范数最小化在求解非负稀疏表示问题上的区别,证明在一定条件下,L1范数最小化方法除了保持解的稀疏性还能得到与输入信号更加相似的原子集合,因此也更加适用于分类问题中。在运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据集上的识别实验结果表明,采用L1范数的非负稀疏表示分类方法能达到较好的识别性能,并且相对传统方法对存在遮挡情况下的识别问题更稳健。 展开更多

关键词 SAR目标识别 非负稀疏表示 L1范数最小化

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基于非负稀疏图的高光谱数据降维 被引量：7

4

作者 高阳 王雪松 程玉虎 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1177-1184,共8页

为减少因大量的光谱信息带来的计算复杂及数据冗余带来的高光谱数据分类性能降低,该文提出一种非负稀疏图降维算法。首先,构建超完备块字典对高维高光谱数据进行非负稀疏表示。然后,根据块非负稀疏表示,分别构建内部非负稀疏图和惩罚非... 为减少因大量的光谱信息带来的计算复杂及数据冗余带来的高光谱数据分类性能降低,该文提出一种非负稀疏图降维算法。首先,构建超完备块字典对高维高光谱数据进行非负稀疏表示。然后,根据块非负稀疏表示,分别构建内部非负稀疏图和惩罚非负稀疏图,基于单调递减函数定义边的权重以体现样本间的相似程度。最后,通过同时最大化异类和最小化同类非负稀疏重构样本间的距离,得到从高维到低维的最优映射关系,从而实现对高维高光谱数据的降维。AVIRIS 92AV3C高光谱数据上的实验结果表明,所提算法能以较少的训练样本获得较高的整体分类精度和Kappa系数。 展开更多

关键词 高光谱 降维 非负稀疏图 整体分类精度 Kappa系数

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基于随机矩阵的高光谱影像非负稀疏表达分类 被引量：4

5

作者 孙伟伟 刘春 +1 位作者 施蓓琦 李巍岳 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1274-1280,共7页

考虑到常规的高光谱影像稀疏表达分类模型的不足,提出随机矩阵-非负稀疏表达分类模型来提高高光谱影像的分类精度.通过引入随机矩阵来改善传统稀疏表达分类模型中测量矩阵以更好满足限制等距特性条件,同时限定系数向量的非负性以提高重... 考虑到常规的高光谱影像稀疏表达分类模型的不足,提出随机矩阵-非负稀疏表达分类模型来提高高光谱影像的分类精度.通过引入随机矩阵来改善传统稀疏表达分类模型中测量矩阵以更好满足限制等距特性条件,同时限定系数向量的非负性以提高重构系数的可解释性.基于两个不同的高光谱数据集,对随机矩阵-非负稀疏表达分类模型采用三种方法进行系数重构,并对比常规稀疏表达分类模型的分类结果.实验证明,所提的模型能够明显提高常规稀疏表达分类模型的分类结果.同时,随机矩阵的投影维数对分类精度的影响研究实验表明,较大的投影维数能够保证该模型用以提高高光谱影像的分类精度. 展开更多

关键词 高光谱影像分类 非负稀疏表达 随机矩阵 压缩感知

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轮廓波和非负稀疏编码收缩的毫米波图像恢复 被引量：6

6

作者 尚丽 苏品刚 周昌雄 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1049-1053,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 非负稀疏编码 轮廓波变换 阈值收缩 特征基向量 图像恢复

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基于图像导数框架和非负稀疏编码的颜色恒常计算方法 被引量：3

7

作者 杜馨瑜 李永杰 +1 位作者 尧德中 李朝义 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期179-183,共5页

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... 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. 展开更多

关键词 颜色恒常 导数框架 非负稀疏编码 初级视皮层 感受野

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非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪 被引量：4

8

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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基于局部特征的非负稀疏编码神经网络模型 被引量：2

9

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。 展开更多

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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基于非负稀疏表示的人脸识别 被引量：2

10

作者 史加荣 杨威 魏宗田 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第5期2002-2006,共5页

对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法。提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于非负稀疏表示的分类算法。在仿射传播算法的基础上,提出了人脸... 对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法。提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于非负稀疏表示的分类算法。在仿射传播算法的基础上,提出了人脸数据集的采样方法,并在人脸图像集上进行了实验。与稀疏表示相比,非负稀疏表示在计算复杂度和鲁棒性上具有优越性;与随机采样方法相比,该采样方法具有较高的识别精度。 展开更多

关键词 稀疏表示 非负稀疏表示 人脸识别 仿射传播 采样 非负矩阵分解

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基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法 被引量：2

11

作者 尚丽 苏品刚 杜吉祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期1609-1612,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 非负稀疏编码 局部特征提取 掌纹识别 径向基概率神经网络分类器

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具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型 被引量：1

12

作者 尚丽 淮文军 杜吉祥 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第3期176-177,179,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 Fisher判据约束 非负稀疏编码 特征提取 特征基 特征识别 图像重构

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SENSC：一个稳定高效的非负稀疏编码算法 被引量：2

13

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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基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类 被引量：1

14

作者 黄小燕 付克昌 +1 位作者 文展 周光霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1917-1920,共4页

为了解决高光谱遥感影像的特征融合问题,针对高光谱数据的维数高、信息量繁杂冗余、非线性而且数据量庞大特点,利用图谱理论非负稀疏保持嵌入的降维方法,提出基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类进行样本的标记算法,有效地利用... 为了解决高光谱遥感影像的特征融合问题,针对高光谱数据的维数高、信息量繁杂冗余、非线性而且数据量庞大特点,利用图谱理论非负稀疏保持嵌入的降维方法,提出基于光谱空间结合的非负稀疏保持嵌入的谱聚类进行样本的标记算法,有效地利用空间信息和原有光谱信息,提高分类的精度。该算法在引入非负稀疏表示的同时,利用样本的光谱与空间相关信息构建Laplacian图,嵌入投影到低维的子空间,然后再用经典的K均值聚类算法进行分类。算法能够有效保持样本的几何稀疏结构,而且光谱空间信息的结合使得图像的边界像素点得到了更好的分类。 展开更多

关键词 非负稀疏 降维 谱聚类 高光谱图像 拉普拉斯

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改进的非负稀疏编码神经网络模型及其应用 被引量：2

15

作者 尚丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第4期160-164,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 正态逆高斯(NIG)密度模型 稳健主成分分析 非负稀疏编码 非负矩阵分解 特征提取 图像去噪

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一种改进的非负稀疏编码图像编码方案 被引量：2

16

作者 晁永国 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期66-68,79,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 图像基 非负矩阵分解 非负稀疏编码 经验模态分解

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基于非负稀疏表示的标签繁殖算法

17

作者 杨南海 桑媛媛 +1 位作者 赫然 王秀坤 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期264-271,共8页

提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的... 提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的聚类关系,避免了传统半监督学习算法中的邻居选择和参数设置过程;然后通过对未标记样本的标签进行迭代繁殖至收敛而获得所有样本的标签.在人脸识别、物体识别、UCI机器学习和TDT文本数据集上的实验结果表明采用非负稀疏表示的标签传播算法比典型的标签繁殖算法具有更好的分类准确率. 展开更多

关键词 非负稀疏表示 半监督学习 稀疏概率图 聚类关系 标签繁殖

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基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

18

作者 陈思宝 苌江 罗斌 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期17-25,共9页

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目... 目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能. 展开更多

关键词 目标跟踪 非负稀疏表示 稀疏协作模型 产生式模型 判别式分类器

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局部非负稀疏编码的高光谱目标检测方法研究 被引量：6

19

作者 袁宗泽 孙浩 +1 位作者 计科峰 李志勇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第5期561-568,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 高光谱目标检测 非负稀疏编码 滑动双窗口 动态字典

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基于非负稀疏表示的遮挡人耳识别 被引量：3

20

作者 张保庆 穆志纯 曾慧 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1339-1345,1353,共8页

遮挡是人耳识别中一个难以回避的问题,当人耳被遮挡时绝大多数人耳识别算法性能会大大降低.借鉴人类视觉认知特性,将非负稀疏表示用于遮挡情况下的人耳识别,提出一种更为鲁棒的遮挡人耳识别方法.首先对训练人耳图像和待识别人耳图像进... 遮挡是人耳识别中一个难以回避的问题,当人耳被遮挡时绝大多数人耳识别算法性能会大大降低.借鉴人类视觉认知特性,将非负稀疏表示用于遮挡情况下的人耳识别,提出一种更为鲁棒的遮挡人耳识别方法.首先对训练人耳图像和待识别人耳图像进行下采样降维,然后将待识别人耳图像表示为由所有训练人耳图像构成的字典的非负稀疏线性组合,最后通过求解非负稀疏表示模型得到稀疏表示系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在USTB人耳图像库上的实验结果表明,当人耳图像被遮挡时,该方法具有更好的鲁棒性和更高的识别率. 展开更多

关键词 人耳识别 人耳遮挡 非负稀疏表示

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