改进的非负稀疏编码图像基学习算法

图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息,提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法,保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且更好地表示出图像的结构信息。     

SENSC: 一个稳定高效的非负稀疏编码算法

非负稀疏编码(Nonnegative sparse coding, NSC)已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来实现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.     

基于拉普拉斯非负稀疏编码的图像分类

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。     

改进的非负稀疏编码神经网络模型及其应用

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。     

基于非负稀疏表示的人脸识别

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.     

具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型?

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。     

稀疏约束图正则非负矩阵分解

非负矩阵分解(NMF)是在矩阵非负约束下的一种局部特征提取算法。为了提高识别率,提出了稀疏约束图正则非负矩阵分解方法。该方法不仅考虑数据的几何信息,而且对系数矩阵进行稀疏约束,并将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的乘积更新算法,并且在理论上证明了该算法的收敛性。在ORL和MIT-CBCL人脸数据库上的实验表明了该算法的有效性。     

基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法

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。     

基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法

为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法，已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法（2DNMF）和对角非负矩阵分解方法（DiaNMF），并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明，以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

The Problem of Sparse Image Coding

Linear expansions of images find many applications in image processing and computer vision. Overcomplete expansions are often desirable, as they are better models of the image-generation process. Such expansions lead to the use of sparse codes. However, minimizing the number of non-zero coefficients of linear expansions is an unsolved problem. In this article, a generative-model framework is used to analyze the requirements, the difficulty, and current approaches to sparse image coding.     

基于非负矩阵分解的人脸识别算法的改进

非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法,已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法(2DNMF)和对角非负矩阵分解方法(Di-aNMF),并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明,以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。     

双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法

分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用.但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳.针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法.在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与L3/2范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征.算...     

结合稀疏编码模型的多帧图像超分辨率重建

传统序列超分辨率方法对低分辨率视频序列的要求较高,一旦序列中没有包含足够的信息,会造成重建高分辨率图像质量的下降。为此,提出一种结合稀疏编码模型的序列超分辨率算法。利用概率运动场从低分辨率序列中重建一幅高分辨率图像,根据自适应阈值确定重建有效和无效区域,使用稀疏编码模型对无效区域进行补全重建。实验结果表明,该算法可以采用序列自身的信息和稀疏字典中的信息来重建高分辨率图像,在序列信息有破缺时,与仅利用序列自身信息或仅利用单幅图像的算法相比,具有更好的鲁棒性和广泛的适用性。     

基于多层P样条和稀疏编码的非刚性医学图像配准方法

针对传统相似性测度易受灰度偏移场的影响而造成误配,和单层P样条变换模型中通常无法准确选择初始化网格密度的问题,提出了多层P样条和稀疏编码的非刚性医学图像配准方法。该方法将稀疏编码作为相似性测度,首先把待配准的两幅图像划分图像块,然后使用“K-SVD”算法训练图像块得到分析字典并寻找稀疏系数,采用多层P样条自由变换模型来模拟非刚性几何形变,结合梯度下降法优化目标函数。实验结果表明,与单层P样条几何变换和Sparse-induced、Rank-Induced相似性测度相比,所提方法能够准确选择网格密度并有效克服灰度偏移场对配准的影响,降低了均方根误差,提高了配准的精度和鲁棒性。     

基于黎曼流形稀疏编码的图像检索算法

针对视觉词袋（Bag-of-visual-words,BOVW）模型直方图量化误差大的缺点,提出基于稀疏编码的图像检索算法.由于大多数图像特征属于非线性流形结构,传统稀疏编码使用向量空间对其度量必然导致不准确的稀疏表示.考虑到图像特征空间的流形结构,选择对称正定矩阵作为特征描述子,构建黎曼流形空间.利用核技术将黎曼流形结构映射到再生核希尔伯特空间,非线性流形转换为线性稀疏编码,获得图像更准确的稀疏表示.实验在Corel1000和Caltech101两个数据集上进行,与已有的图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了更好的检索性能.     

结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.