我们提出了一种算法--K-SVD--用于训练最适合一组给定信号的超完备字典。该算法是K-means的一般化,旨在解决类似但受约束的问题。我们已经证明,K-SVD找到的字典在诸如填充缺失像素和压缩等应用中对合成图像和真实图像都表现良好,并且优于非转换Haar和过完备或单一DCT等替代品。 We believe this kind of dictionary,...
K-SVD是一种迭代方法,它交替进行两个过程:1、在基于当前字典的示例的稀疏编码2、更新字典原子以更好地拟合数据的过程。字典列的更新与稀疏表示的更新相结合,从而加速了收敛。 K-SVD算法是灵活的并且可以与任何追踪方法(例如,基础追踪,FOCUSS或匹配追踪)一起工作。我们将分析该算法并在合成测试和实际图像数据应用中...
~m1o4(l2-l_2文标码: tq,o-22130900 8o)_l_ -献识A 中分号 P1圈类z31T 基于K.VD 的协 同入侵 检测 S崔振 工(.1 华侨大学计算机科学与技术学 院,福建 厦门 312;2 中国科学院计算技术研究所 ,北京 109)601.010 摘 要 :从 编码 角度出发 ,应用稀 疏理论学 习鲁棒特征 。在训练过程 中,融合...
因为目标函数中存在两个未知变量D、X,K-svd是字典学习的一种经典算法,其求解方法跟lasso差不多,固定其中一个,然后更新另外一个变量,交替迭代更新。 如果D的列数少于Y的行数,就相当于...训练数据Y,Y的每一列表示一个样本,我们的目标是求解字典D的每一列(原子)。关于它为什么叫做k-svd,当然是其中综合了k-me...
PRICAI 2016 论文精选 | 基于稀松K-SVD算法的自发性微表情识别 下水道机器人Luigi:我深入污秽之处,只为帮你监测整个城市的健康状况 | 新智造 导读:随着信息采集技术和传感器技术的迅速发展,利用计算机视觉技术识别微表情的相关研究实验已经越来越多。这些试验中,实际获取的图像数据的维数越来越高,如何有效地描述图像...
“beat on the buttocksvd”:揭示这一新兴健身趋势的背后秘密与好处 更新时间:2025-05-08 19:33:30 浏览次数: 258
基于改进初始化判别K—SVD方法的人脸识别 薛 科婷等 : 基于改进初始化判别 K—SVD方法的人脸识别 表示 ,就 可得 到很好 的识 别效果 。然而,SRC算法 字典 的稀 疏解 进 行分 类 。数学 表示 如下所 示: <W5一arg min l lH—W* l I 要 求选 择大 量 的训 练样本来保证冗余字典的过完 备性 ,...
在 分析 WMSN视频 图像 特征 的基 础上, 首先 对其进 行 周期 性 采集、 分帧及 帧差 等预 处理 ; 然后 对 关键 帧运 用K—sVD训练DCT 冗余 字典 以充 分稀 疏表 示 图像 特征,并 采 用基 于残 差 比的改进 型Batch—OMP实现 关键 帧去噪 及 重构 , 而对 残 差帧 则基 于DCT 冗余 ...
相反,在本文讨论的稀疏表示中,每个示例表示为几个向量 {dk}k=1K 的线性组合。因此,稀疏表示可以被称为聚类问题的推论。 Since the K-means algorithm (also known as the generalized Lloyd algorithm—GLA [39]) is the most commonly used procedure for training in the vector quantization setting, it is ...
IV. THE K-SVD ALGORITHM K-SVD算法 In this section, we introduce the K-SVD algorithm for training of dictionaries. This algorithm is flexible and works in conjunction with any pursuit algorithm. It i…