最优方向耦合字典学习的遥感影像超分辨率重建

针对遥感影像超分辨率重建问题,提出了一种改进联合字典学习的超分辨率重建模型。利用最优方向字典更新算法进行耦合字典对的学习,将由低分辨率字典学习得到的稀疏系数传递至高分辨率字典学习空间,形成高、低分辨率字典对,重建得到高分辨率遥感影像。该算法通过优化,实现训练样本自动截取,通过验证实验表明：与已有的经典算法相比,提出的算法定量评价指标有明显改善,同时,在字典学习过程中所需时间远少于现有经典算法,大大提高了遥感影像重建的效率,其重建影像更加清晰,几何纹理结构更加明显,证明了该算法的高效性。     

稀疏低秩模型下的单通道自学习语音增强算法

针对现有基于字典学习的增强算法依赖先验信息的问题,基于矩阵的稀疏低秩分解提出一种无监督的单通道语音增强算法。该算法首先通过稀疏低秩分解将带噪语音的幅度谱分解为低秩、稀疏和噪声三部分,然后通过对低秩部分进行自学习构建出噪声字典,最后利用所得噪声字典和乘性迭代准则于低秩和稀疏部分中分离出纯净语音。相较于其他基于字典学习的语音增强算法,本文所提算法无需语音或噪声的先验信息,因而更加方便和实用。实验结果显示,本文算法能够在保留语音谐波结构的同时有效抑制噪声,增强效果明显优于鲁棒主成分分析和多带谱减法。     

基于时空稀疏模型的穿戴式心电信号压缩感知方法

基于时空稀疏模型,提出一种穿戴式心电信号的压缩感知方法,利用信号的时间相关性和空间相关性,来实现心电信号的重构.同时,还提出了一种"分-合"式字典学习算法,通过利用心电信号内在的聚类结构,对训练样本进行字典学习,从而构造出符合心电信号特点的字典,并对其进行稀疏表示.从而进一步提高了心电信号的重构性能.为了验证提出的心电信号压缩感知方法的有效性,采用OSET数据库中的心电数据,将其与其他两种基准算法进行了对比.仿真实验结果表明,所提出的心电信号压缩感知方法能有效地提高心电信号重构的质量.     

基于分离字典构造的快速压缩感知重构算法

针对当前压缩感知重构算法存在重构质量偏低、重构时间过长等问题,提出了基于矩阵流形分离字典构造的分块压缩感知重构算法。首先,该算法基于矩阵流形模型训练出可分离稀疏表示矩阵,并对其正交化;其次,构造随机测量矩阵,并利用矩阵运算将其与得到的稀疏表示矩阵进行结合,进而构造出一组分离字典;最后,将该字典用于信号压缩感知中,并通过线性运算实现信号的快速重构。实验结果表明,与当前主流的压缩感知重构算法相比,所提算法在重构精度以及重构时间上都具有一定提升,并在对实时性要求高的领域中具有很好的应用价值。     

多特征联合的稀疏跟踪方法

针对目标跟踪中单一特征描述目标能力较弱的情况,提出一种多种特征联合的稀疏表示跟踪方法。在粒子滤波框架下,首先,提取目标模板和候选粒子的多种特征并对其进行核化处理;然后,用字典模板对各候选粒子进行联合稀疏表示,采用可核化的加速近端梯度(KAPG)方法求解稀疏系数并实现候选粒子的重构;最后,将具有最小重构误差的粒子作为跟踪结果。跟踪过程中,利用子空间学习的方法实现目标模板的更新。实验结果表明,与现有跟踪算法相比,该算法提高了跟踪精度,并在目标存在遮挡、光照变化、运动突变等情况时,均可以取得较好的跟踪效果。     

Single Image Super-Resolution Reconstruction Technique based on A Single Hybrid Dictionary

A new sparse domain approach is proposed in this paper to realize the single image super-resolution (SR) reconstruction based upon one single hybrid dictionary, which is deduced from the mixture of both the high resolution (HR) image patch samples and the low resolution (LR) ones. Moreover, a linear model is proposed to characterize the relationship between the sparse representations of both the HR image patches and the corresponding LR ones over the same hybrid dictionary. It is shown that, the requirement on the identical sparse representation of both HR and LR image patches over the corresponding HR dictionary and the LR dictionary can be relaxed. It is unveiled that, the use of one single hybrid dictionary can not only provide a more flexible framework to keep the similar sparse characteristics between the HR patches and the corresponding degenerated LR patches, but also to accommodate their differences. On this basis, the sparse domain based SR reconstruction problem is reformulated. Moreover, the proposed linear model between the sparse representations of both the HR patch and the corresponding LR patch over the same hybrid dictionary offers us a new method to interpret the image degeneration characteristics in sparse domain. Finally, practical experimental results are presented to test and verify the proposed SR approach.     

稀疏表达的运动数据压缩

随着运动数据越来越多地被应用于动画制作和科研领域,高效的运动数据压缩技术也逐渐成为一个热门的研究课题.基于稀疏表达提出一种新的运动数据有损压缩方法.首先对输入的运动数据进行分析生成稀疏表达字典;然后基于稀疏表达字典对运动数据中的每一帧进行稀疏线性表达;最后用K-SVD算法对字典和稀疏表示进行迭代优化.实验结果表明,本文方法可以达到较高的压缩比(50倍左右),同时保持原始运动数据的完整性,还原后可控制重建误差在肉眼不易分辨的范围内(平均RMS误差2.0以下),并且本文方法特别适用于对较短运动数据的压缩.     

Sparse coding and dictionary learning with class-specific group sparsity

In recent years, sparse coding via dictionary learning has been widely used in many applications for exploiting sparsity patterns of data. For classification, useful sparsity patterns should have discrimination, which cannot be well achieved by standard sparse coding techniques. In this paper, we investigate structured sparse coding for obtaining discriminative class-specific group sparsity patterns in the context of classification. A structured dictionary learning approach for sparse coding is proposed by considering the \(\ell _{2,0}\) norm on each class of data. An efficient numerical algorithm with global convergence is developed for solving the related challenging \(\ell _{2,0}\) minimization problem. The learned dictionary is decomposed into class-specific dictionaries for the classification that is done according to the minimum reconstruction error among all the classes. For evaluation, the proposed method was applied to classifying both the synthetic data and real-world data. The experiments show the competitive performance of the proposed method in comparison with several existing discriminative sparse coding methods.

     

流形结构化半监督扩展字典学习的旋转设备故障诊断

针对有标签数据不足及传统故障诊断模型判别性差的问题,本文提出一种流形结构化半监督扩展字典学习(MS-SSEDL)的故障诊断方法.首先,为改善缺少有标签数据而导致模型的识别性能较差问题,在MS-SSEDL模型中提出无标签数据重构误差项,利用无标签数据学习置信度矩阵,从而学习得到扩展字典以增强字典学习的表示性.然后,为增强MS-SSEDL模型的判别性,通过保存数据的流形结构,学习数据中内在几何信息的稀疏表示,增强信号表示能力及字典判别性.最后,在数字图像、轴承故障及齿轮故障公共数据集的实验表明所提MS-SSEDL方法比其他先进方法的识别性能更优越.     

基于截断核范数低秩分解的自适应字典学习算法

针对过完备字典直接对图像进行稀疏表示不能很好地剔除高频噪声的影响,压缩感知后图像重构质量不高的问题,提出了基于截断核范数低秩分解的自适应字典学习算法。该算法首先利用截断核范数正则化低秩分解模型对图像矩阵低秩分解得到低秩部分和稀疏部分,其中低秩部分保留了图像的主要信息,稀疏部分主要包含高频噪声及部分物体轮廓信息;然后对图像低秩部分进行分块,依据图像块纹理复杂度对图像块进行分类;最后使用K奇异值分解（K-single value decomposition, K-SVD）字典学习算法,针对不同类别训练出多个不同大小的过完备字典。仿真结果表明,本文所提算法能够对图像进行较好的稀疏表示,并在很好地保持图像块特征一致性的同时显著提升图像重构质量。     

一种基于K-SVD的说话人识别方法

为了充分提取语音中的个人特征信息,类比矢量量化,提出了一种基于K-均值奇异值分解(K-SVD)的说话人识别方法。利用K-SVD训练得到的字典可较好地保存语音信号中的个人特征信息。利用这一特性,通过K-SVD从训练数据中提取包含说话人个人特征信息的字典,利用该字典实现说话人识别。相对于传统方法,该方法能够更好地利用语音的稀疏性保存语音中的个人特征信息并减小重构误差。实验仿真结果表明,与基于矢量量化的说话人识别方法相比,该方法在多说话人的情况下具有更好的识别率,具有更高的实用价值。     

Laplacian sparse dictionary learning for image classification based on sparse representation

Sparse representation is a mathematical model for data representation that has proved to be a powerful tool for solving problems in various fields such as pattern recognition, machine learning, and computer vision. As one of the building blocks of the sparse representation method, dictionary learning plays an important role in the minimization of the reconstruction error between the original signal and its sparse representation in the space of the learned dictionary. Although using training samples directly as dictionary bases can achieve good performance, the main drawback of this method is that it may result in a very large and inefficient dictionary due to noisy training instances. To obtain a smaller and more representative dictionary, in this paper, we propose an approach called Laplacian sparse dictionary (LSD) learning. Our method is based on manifold learning and double sparsity. We incorporate the Laplacian weighted graph in the sparse representation model and impose the l₁-norm sparsity on the dictionary. An LSD is a sparse overcomplete dictionary that can preserve the intrinsic structure of the data and learn a smaller dictionary for each class. The learned LSD can be easily integrated into a classification framework based on sparse representation. We compare the proposed method with other methods using three benchmark-controlled face image databases, Extended Yale B, ORL, and AR, and one uncontrolled person image dataset, i-LIDS-MA. Results show the advantages of the proposed LSD algorithm over state-of-the-art sparse representation based classification methods.     

基于Gabor特征和支持向量引导字典学习的人脸识别

稀疏编码中的字典学习在稀疏表示的图像识别中扮演着重要的作用。由于Gabor特征对表情、光照和姿态等变化具有一定的鲁棒性,提出一种基于Gabor特征和支持向量引导字典学习（GSVGDL）的稀疏表示人脸识别算法。先提取图像的Gabor特征,然后用增广Gabor特征矩阵来构造初始字典。字典学习模型中综合了重构误差项、判别项和正则化项,判别项公式化定义为所有编码向量对平方距离的加权总和;通过字典学习同时得到字典原子与类别标签相对应的结构化字典和线性分类器。该字典学习方法能够自适应地为不同的编码向量对分配不同的权值,提高了字典的判别性能。实验结果表明该方法具有很好的识别精度和较高的识别效率。     

Sparse coding for image classification base on spatial pyramid representation

Many efforts have been devoted to apply sparse coding for image classification with the aim of minimizing the reconstruction error and classification error. So far, the approaches have been proposed either separate the reconstruction and classification process which leave rooms for further optimization or form a complicated training model which cannot be resolved efficiently. In this paper, we first propose extracting the spatial pyramid representation as the image feature which forms the foundation of dictionary learning and sparse coding. Then we develop a novel sparse coding model which can learn the dictionary and classifier simultaneously in which form we can get the optimal result and can be solved efficiently by K-SVD. Experiments show that the suggested approach, in terms of classification accuracy and computation time, outperforms other well-known approaches.     

SAR图像稀疏优化滤波

提出一种基于稀疏优化模型的SAR图像滤波算法。该算法建立在超完备字典稀疏表示基础上,具有较强的数据稀疏性和稳健的建模假设。首先依据SAR图像的结构特征,运用正则化方法建立多目标稀疏优化模型,然后通过冗余字典稀疏优化变换系数,利用冗余字典以及具有点奇异性的小波和线奇异性的剪切波构造超完备字典,最后通过对优化问题的求解,重建SAR图像场景分辨单元的平均强度,实现了SAR图像的滤波。实验结果表明,该算法对SAR图像相干斑噪声具有很好的抑制效果,并且具有增强滤波图像纹理细节特征的优点。     

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法.考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类.基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性.     

基于块非负稀疏重构嵌入的高光谱数据降维

为了在充分利用高光谱信息的同时减少因数据冗余带来的分类精度降低,提出一种块非负稀疏重构嵌入降维算法。首先,将传统超完备字典转化成超完备块字典;然后,通过计算每个超完备块字典对应样本的最小重构误差,得到块非负稀疏重构权重矩阵;最后,在低维嵌入时,通过同时最小化局部和最大化非局部高光谱数据的非负稀疏信息,得到全局最优的低维子空间高光谱数据。通过3组高光谱数据的实验结果验证了所提出方法的可行性和有效性。     

融合数据增强的迁移字典学习

提出利用迁移字典解决复杂行为数据集标签样本不足的问题。所提出的方法使用简单行为作为源域,来辅助识别由一系列简单行为组成的复杂行为。通过稠密轨迹提取视频的低级特征,利用字典学习从简单行为和复杂行为的低级特征中分别获得相应的稀疏表示,并利用简单行为的稀疏表示通过迁移矩阵改善复杂行为的稀疏表示。因此,即使在复杂行为标签样本较少的情况下,迁移字典也能够获得更有效的高级特征。同时,利用GAN在特征层面上进行数据增强,帮助学习表征能力更强的字典。提出的方法在UCF101和HMDB51两个数据上进行了实验,在小样本量的情况下获得了比现有方法更好的识别结果,证明了方法的有效性。     

联合判别性低秩类字典与稀疏误差字典学习的人脸识别

目的 由于受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,使得采集的不同人的人脸图像具有相似性,从而给人脸识别带来巨大的挑战,如果每一类人有足够多的训练样本,利用基于稀疏表示的分类算法（SRC）就能够取得很好地识别效果。然而,实际应用中往往无法得到尺寸大以及足够多的人脸图像作为训练样本。为了解决上述问题,根据基于稀疏表示理论,提出了一种基于联合判别性低秩类字典以及稀疏误差字典的人脸识别算法。每一类的低秩字典捕捉这类的判别性特征,稀疏误差字典反映了类变化,比如光照、表情变化。方法 首先利用低秩分解理论得到初始化的低秩字典以及稀疏字典,然后结合低秩分解和结构不相干的理论,训练出判别性低秩类字典和稀疏误差字典,并把它们联合起来作为测试时所用的字典;本文的方法去除了训练样本的噪声,并在此基础上增加了低秩字典之间的不相关性,能够提高的低秩字典的判别性。再运用l₁范数法（同伦法）求得稀疏系数,并根据重构误差进行分类。结果 针对Extended Yale B库和AR库进行了实验。为了减少算法执行时间,对于训练样本利用随机矩阵进行降维。本文算法在Extended Yale B库的504维每类32样本训练的识别结果为96.9%。在无遮挡的540维每类4样本训练的AR库的实验结果为83.3%,1 760维的结果为87.6%。有遮挡的540维每类8样本训练的AR库的结果为94.1%,1 760维的结果为94.8%。实验结果表明,本文算法的结果比SRC、DKSVD（Discriminative K-SVD）、LRSI（Low rank matrix decomposition with structural incoherence）、LRSE+SC（Low rank and sparse error matrix+sparse coding）这4种算法中识别率最高的算法还要好,特别在训练样本比较少的情况下。结论 本文所提出的人脸识别算法具有一定的鲁棒性和有效性,尤其在训练样本较少以及干扰较大的情况下,能够取得很好地识别效果,适合在实际中进行应用。     

带边界条件约束的非相干字典学习方法及其稀疏表示

从字典的相干性边界条件出发, 提出一种基于极分解的非相干字典学习方法(Polar decomposition based incoherent dictionary learning, PDIDL), 该方法将字典以Frobenius范数逼近由矩阵极分解获取的紧框架, 同时采用最小化所有原子对的内积平方和作为约束, 以降低字典的相干性, 并保持更新前后字典结构的整体相似特性. 采用最速梯度下降法和子空间旋转实现非相干字典的学习和优化. 最后将该方法应用于合成数据与实际语音数据的稀疏表示. 实验结果表明, 本文方法学习的字典能逼近等角紧框架(Equiangular tight-frame, ETF), 实现最大化稀疏编码, 在降低字典相干性的同时具有较低的稀疏表示误差.