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21.
Recently, many local-feature based methods have been proposed for feature learning to obtain a better high-level representation of human behavior. Most of the previous research ignores the structural information existing among local features in the same video sequences, while it is an important clue to distinguish ambiguous actions. To address this issue, we propose a Laplacian group sparse coding for human behavior representation. Unlike traditional methods such as sparse coding, our approach prefers to encode a group of relevant features simultaneously and meanwhile allow as less atoms as possible to participate in the approximation so that video-level sparsity is guaranteed. By incorporating Laplacian regularization the method is capable to ensure the similar approximation of closely related local features and the structural information is successfully preserved. Thus, a compact but discriminative human behavior representation is achieved. Besides, the objective of our model is solved with a closed-form solution, which reduces the computational cost significantly. Promising results on several popular benchmark datasets prove the efficiency and effectiveness of our approach. 相似文献
22.
综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性. 相似文献
23.
24.
人脑功能连通性检测是神经科学研究的重要技术.使用受限制波兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine,RBM)对大量多被试功能磁共振(functionalMagneticResonanceImaging,fMRI)数据进行建模可以检测人脑功能连接,但是不能有效检测单被试数据的功能连接.本文研究一种新颖的融合了稀疏近似与RBM技术的脑功能连通性检测模型,该模型充分利用fMRI数据的稀疏性,采用稀疏近似理论对fMRI数据进行空间域稀疏近似压缩,然后使用RBM建立模型,以检测脑功能连通性.实验结果表明,该融合模型可以有效地提取单被试数据的脑功能时间域混合模型及其相应的脑功能图谱,解决了RBM在单被试数据分析上的瓶颈. 相似文献
25.
ZHANG Yu-hua ZENG Xiao-ming 《计算机辅助绘图.设计与制造(英文版)》2014,(3):6-12
In this paper, we propose a face recognition approach-Structed Sparse Representation-based classification when the measurement of the test sample is less than the number training samples of each subject. When this condition is not satisfied, we exploit Nearest Subspaee approach to classify the test sample. In order to adapt all the eases, we combine the two approaches to an adaptive classification method-Adaptive approach. The adaptive approach yields greater recognition accuracy than the SRC approach and CRC_RLS approach with low ~ample rate on the Extend Yale B dataset. And it is more efficient than other two approaches. 相似文献
26.
稀疏表示分类中遮挡字典构造方法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
针对稀疏表示分类算法中遮挡字典维数高且无冗余的问题,提出一种遮挡字典构造方法.首先通过图像分块得到各级的遮挡基图像;然后将所有互不相同的遮挡基图像按字典顺序转化为向量,并用这些向量作为遮挡字典的列,从而构造出维数相对较低且具有一定冗余度的遮挡字典.实验结果表明,该方法不仅明显提高了稀疏表示分类算法对遮挡人脸的识别率,而且还能通过减少图像的分块级数降低稀疏分解的耗时量,提高运算效率. 相似文献
27.
28.
29.
付朝江 《福建建筑高等专科学校学报》2010,(1):79-82
稀疏矩阵与向量相乘的问题是大规模科学与工程计算的核心部分。考虑在工作站机群上实现大型稀疏矩阵与向量乘的负载平衡,提出了一个快速负载平衡和有效的消息传递技术相结合的方法,来缓解计算和节点间通信。并且通过I/O延迟隐藏和整体负载平衡使I/O开销能有效地分摊。数值测试表明,该方法具有良好的性能。 相似文献
30.
目的 图像的模糊度评价是客观图像质量评价的一种,主要用来衡量图像信号经过成像系统或处理算法后的降质程度,其在图像获取、传输、分析以及图像处理系统或算法评价等领域有着广泛的应用。针对目前图像模糊度评价方法没有考虑人类视觉系统的无监督学习和层次化特征提取的特性,本文将图像稀疏表示和利用概率潜在语义提取图像主题相结合,提出基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价算法。方法 该算法在图像稀疏表示的基础上,通过概率潜在语义方法分别提取清晰训练图像和待测图像的主题,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据。主要过程分为3个阶段:词典构建阶段、训练学习阶段和模糊度评价阶段。词典构建阶段的目的是通过样本学习获得图像稀疏表示的词典;训练学习阶段的目的是采用概率潜在语义的方法获得训练图像的平均主题;模糊度评价阶段的目的是通过待测图像的潜在主题与训练图像的平均潜在主题的相关系数来计算图像的模糊程度。结果 在仿真图和公共测试数据库上与典型算法的比较实验表明:本文算法在单调性、抗噪性以及视频质量专家组制定的5个评价指标上都取得了较好的效果,其中Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.995 6和0.993 4。结论 本文根据人类视觉系统具有无监督学习和层次化特征提取的特点,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据,提出了一种新的基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价方法。实验结果表明该方法能够对图像的模糊度进行较准确的评价,并且结果与人的主观评价结果一致。 相似文献