共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容,混合型信息系统下的属性约简是目前的主要研究方向.在邻域粗糙集模型中,基于邻域熵的方法在进行属性约简时,由于未考虑属性之间的独立性,本文通过融入邻域互信息熵提出一种改进的属性约简算法.文中首先在邻域熵的基础上,提出了混合型信息系统下的邻域互信息熵,然后通过理论分析表明了邻域互信息熵可以作为属性之间独立性的评估,最后将邻域互信息熵融入传统的邻域熵属性约简中,提出一种基于最小化邻域互信息的邻域熵属性约简算法.仿真实验结果表明,该算法可以进一步地提高属性约简结果中属性的独立程度,比相关的属性约简算法具有更高的约简性能. 相似文献
2.
稀疏表示的分块处理破环了图像的连续性,导致 多聚焦融合图像的清晰测度信息严重丢失。针对上述 问题,提出了卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合算法。该算法将非下采样轮廓 波变换(NSCT)域低频子图通过高斯滤波分解 成基础层和细节层,然后选用交替方向乘子算法(ADMM)求解稀疏系数,完成细节层特征响 应系数的融合。同时, 根据聚焦程度测量函数设计了合理的邻域特征,完成了NSCT域高频子图的融合。实验结果表 明:该算法边缘信息 传递因子(QAB/F)指标略低于对比算法, 但空间频率(SF)、平均梯度(AG)、清晰度(SP)以及视觉信息保 真度(VIFF)指标相比于对比算法分别提高了约16.31% 、41.87%、19.2%以及12.07%,有效地提取了源图像更深 层次的清晰测度信息,克服了稀疏表示的块效应缺陷。 相似文献
3.
针对结构稀疏表示识别算法中稀疏准则的选择以及字典内块的划分两个重要问题,提出两种改进的结构稀疏表示识别算法。首先,针对结构稀疏准则会出现较多系数不为零的情况,提出将结构稀疏准则与原子稀疏准则相结合的思路,包括并行和串行两种结合方式。并行结合是将两者以加权求和的方式同时作为稀疏表示的判别准则进行分类,串行结合则是在结构稀疏表示后,通过重组字典,再对测试样本进行原子稀疏表示实现分类。然后,针对字典中类内样本的块划分问题,提出基于MLP的结构稀疏表示识别算法,先将类内样本经过MLP的划分,保证各个分块分别位于低维的线性子空间中,再进行结构稀疏表示的分类。实验结果证明两种改进的结构稀疏表示识别算法的有效性。 相似文献
4.
考虑目标频率-方位2维观测数据在属性散射中心模型参数空间上的稀疏性,该文提出一种基于稀疏表示的属性散射中心提取与参数估计方法。由于模型参数维数较高,构造的高维联合字典将消耗较多系统资源。该算法通过分别构建包含位置信息与方位属性参数信息的两个低维字典代替高维的联合字典实现距离特性与方位特性的解耦合,以降低资源需求,并通过正交匹配追踪(OMP)-RELAX联合算法求解l0优化问题,从而实现在频率-方位角域上位置参数与方位属性参数的联合估计。根据提取的属性散射中心可以有效地估计目标或目标重要部件的几何尺寸。基于电磁计算数据和实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
5.
为了实现快速准确的图像检索目标,提出一种结合VLAD(局部聚合描述符)特征和稀疏表示的图像检索方法。首先,根据图像具有结构细节丰富、局部视觉特征差异明显的特点,提取图像的局部旋转不变SURF特征,并采用局部聚合描述符方法,构造具有旋转不变性的图像VLAD特征,然后将VLAD特征与稀疏表示相结合,设计基于稀疏表示的相似性检索度量准则,实现图像的查询检索。实验结果表明,提出方法在查准率(precision)及平均归一化修正检索排序等指标上,均优于其他几种典型方法,并具有较高的计算效率。 相似文献
6.
《电子技术与软件工程》2015,(6)
为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种快速正交匹配追踪的脸识别新方法。快速正交匹配追踪算法通过在基本的正交匹配追踪算法中对冗余字典采用Cholesky分解,提高了算法的整体效率。 相似文献
7.
基于稀疏表示方法的文本分类强调使用训练样本特征的全局结构对测试样本进行稀疏表示,而对文本特征的局部邻域结构和文档之间相似性缺乏考虑,导致文本分类准确率低和高耗时。为了解决上述问题,本研究以最近邻和最近特征子空间为基础,并建立局部邻域结构和距离加权机制,提出一种局部加权稀疏表示的文本分类算法,使文本语义信息表达更丰富、稀疏表示更具判别力。实验结果表明本文算法准确率高于基线算法2.4%~5%,运行速度提高1.35~2.8倍。 相似文献
8.
9.
图像表示是图像处理领域研究的基础,对后继各种处理具有重要影响。寻找简洁有效的图像表示方法,对于推动图像处理领域的研究发展意义重大。针对二维可分离小波变换在稀疏表达图像中存在的问题,研究了各种超小波稀疏表示方法,并对未来发展进行预见性研究。 相似文献
10.
12.
类属属性学习避免相同属性预测全部标记,是一种提取各标记独有属性进行分类的一种框架,在多标记学习中得到广泛的应用。而针对标记维度较大、标记分布密度不平衡等问题,已有的基于类属属性的多标记学习算法普遍时间消耗大、分类精度低。为提高多标记分类性能,该文提出一种基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习(GLSFL-LDCM)方法。首先,使用余弦相似度构建标记相关性矩阵,通过谱聚类将标记分组以提取各标记组的类属属性,减少计算全部标记类属属性的时间消耗。然后,计算各标记密度以更新标记空间矩阵,将标记密度信息加入原标记中,扩大正负标记的间隔,通过标记密度分类间隔面的方法有效解决标记分布密度不平衡问题。最后,通过将组类属属性和标记密度矩阵输入极限学习机以得到最终分类模型。对比实验充分验证了该文所提算法的可行性与稳定性。
相似文献13.
针对人脸识别算法对光照变化敏感的问题,提出一种基于光照鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。该方法对图像作小波变换,得到光照归一化图像,通过对光照归一化后人脸图像作稀疏变换,稀疏表示分类得出测试识别结果。本文方法在Yale B人脸库上仿真实验,识别率较高,对光照、表情、遮挡具有一定的鲁棒性。 相似文献
14.
针对紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像的灰度值特点及传统的图像融合方法在图像融合时存在紫外光斑信息丢失的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合方法。首先用NSST变换分解源图像,得到低频子带系数和高频子带系数;然后采用邻域标准偏差取大的融合规则融合低频子带系数,生成近似融合图像;根据自适应稀疏思想指导高频子带系数的融合;最后通过逆NSST变换重构得到融合图像。实验结果表明,该方法在保留可见光背景信息的基础上,很好地融合了紫外光斑信息,改善了图像的主观视觉质量,在客观评价指标上也有所提高。 相似文献
15.
磁共振成像技术(MRI)是一种方便快捷的医学诊断技术,本文对稀疏表示在MRI领域的应用研究进行了介绍。先介绍了稀疏表示的基本原理及解稀疏系数的一个匹配追踪算法。然后阐述了在MRI重构中两种主要的构造稀疏字典的方式:解析字典和训练字典,并分别介绍了这两种构造稀疏字典方式的MRI重构模型。 相似文献
16.
17.
18.
19.
20.
基于稀疏表示的密写编码 总被引:2,自引:0,他引:2
密写编码技术以占用较多的载体数据为代价来减少对载体数据的修改量,从而降低信息隐藏引起的失真.本文首先将密写编码方法的构造转化为一个数据的稀疏表示问题,然后提出密写编码构造算法.利用该构造算法可得到一系列密写编码方法,并进一步研究密写编码的组合形式,在不同占用率条件下获得了良好的编码性能,优于矩阵密写编码和游动密写编码. 相似文献