K-SVD: An Algorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation K-SVD:一种用于稀疏表示的超完备字典设计算法 论文原文地址:sites.fas.harvard.edu/~ 萌新项目地址:github.com/GitHberChen/ 本文结构: 一、原论文结构介绍 二、原论文翻译 三、预备知识介绍 四、论文核心概要以及K-SVD算法详...
the K-SVD dictionary outperforms all other dictionaries and achieves up to 1 – 2 dB better for bit rates less than 1.5 bits per pixel (where the sparsity model holds true).
~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...
本文提出了一种稀松K-SVD算法(RK-SVD)来学习用于自发性微表情识别的稀疏字典。在RK-SVD中,考虑到重建误差和分类误差,将稀疏系数的方差最小化来处理同类相似性和异类差异性。通过K-SVD算法和随机梯度下降算法实现优化。最后,一个单独的过完备词典和一个最优线性分类器同时被学习。实验结果基于两个自发性微表情数据...
Deep K-SVD 是在K-SVD的基础上,引入的基于深度学习的方法,将K-SVD变成一种端到端的可学习的结构框架,实验效果比传统的K-SVD去噪效果好,甚至可以接近最新的基于深度学习的去噪算法,此篇文章为传统机器学习和基于深度学习的两个方法之间架起了桥梁,可以启发我们在传统的算法上面引入深度学习,以达到更好的图像处理效...
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 ...
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 ,...
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...
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…
由于K-means算法(也称为广义Lloyd算法-GLA [39])是矢量量化设置中最常用的训练过程,因此在字典训练问题时考虑该算法的推广是很自然的。集群问题及其K-means解决方案将在第IV-A节中详细讨论,因为我们的工作通过推广K-means来解决字典训练问题。在这里,我们将简要地提到K-means过程每个步骤应用两个步骤:i)给定{dk}...