目前,众多的数据降维(Dimensionality reduction,DR)方法 (如经典的PCA(Principle component analysis),ISOMAP(Isometric mapping))能够使降维后的数据保留原始信号的重要特征,但是从降维后的数据中很好地恢复出原始信号仍旧是一个挑战.近年来,稀疏表示(Sparse representation,SR)在信号重构研究中受到广泛关注,信号可以利用过完备字典中少数原子的线性组合来描述.本文提出一种基于字典学习的非线性降维方法.从高维输入信号到低维特征的降维过程中,期望一些重要的几何特征(内积、距离和夹角)得以保留,同时又能够从低维数据中恢复出原始信号.为达此目的,本文采用CDL(Concentrated dictionary learning)算法训练一个字典对(高维字典D和低维字典P),使高维原始信号的能量能够聚集于低维子空间中.字典D用来获取稀疏表示系数,字典P是D的直接降维采样,CDL算法能够保证P聚集D中的大部分能量.这样,信号的降维与恢复问题就转变为字典对的训练问题,信号的降维即为从D到P的能量保留过程.实验表明:CDL可在RIP(Restricted isomery property)条件的限制之外具有一定的信号重建能力,能在更低的维度条件下恢复图像,优于传统的压缩感知方法.此外,在噪声较大的情况下,CDL图像压缩效果优于JPEG2000.
资源简介:目前,众多的数据降维(Dimensionality reduction,DR)方法 (如经典的PCA(Principle component analysis),ISOMAP(Isometric mapping))能够使降维后的数据保留原始信号的重要特征,但是从降维后的数据中很好地恢复出原始信号仍旧是一个挑战.近年来,稀疏表示(Sparse...
上传时间: 2022-09-17
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上传时间: 2021-08-24
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上传时间: 2022-09-06
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上传时间: 2022-09-05
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上传时间: 2021-03-28
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上传时间: 2022-09-05
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上传时间: 2021-01-04
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上传时间: 2021-02-28
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上传时间: 2021-01-03
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上传时间: 2021-03-25
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上传时间: 2021-05-11
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上传时间: 2021-10-08
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上传时间: 2022-09-23
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上传时间: 2021-02-11
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上传时间: 2021-08-29
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上传时间: 2021-09-04
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