非负稀疏编码相关论文
电力体制改革背景下电网企业的经营压力加大,而窃电行为每年给电网企业造成巨大损失,加大窃电行为打击力度对电网企业降本增效、挖......
场景图像分类(Scene Image Classification)是依据一组给定的语义标签来对图像数据集自动分类,其是目标识别、图像检索、视频标注......
随着互联网技术的快速发展,图像正以惊人的速度增长,如何将海量的图像数据根据图像的内容分成不同的类别是一个比较重要并富有意义......
肿瘤细胞图像作为一种常用的医学图像和自然图像,具有细胞结构复杂、图像冗余度高和图像高阶统计特性服从非高斯分布的特点。不少......
软什人脸识別技术是当今生物识别中重要的研究课题,很多学者和科研机构都在对此进行不懈的研究和探索。人脸识别技术广泛应用于计......
在非负稀疏编码(NNSC)的基础上,考虑特征基向量的稀疏度约束和特征基的局部性,提出一种基于局部特征的NNSC神经网络模型.该模型利......
针对毫米波图像存在的分辨率较低的问题,结合局部非负稀疏编码(non-negativesparse coding,NNSC)算法的自适应高阶统计特性以及轮......
本文通过模拟初级视皮层神经元感受野在视觉信息处理中的功能,提出了一种基于图像导数框架和非负稀疏编码思想的颜色恒常性计算模......
真实环境下数据集中广泛存在着标签噪声问题,数据集的弱标签性已严重阻碍了图像语义标注的实用化进程.针对弱标签数据集中的标签不......
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......
非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型能够有效模拟人脑初级视觉系统主视皮层V1区神经元的感受野,有效抽取自然界的特征,目前已在图像处......
稀疏编码就是对人类等哺乳动物视觉系统主视皮层强大图像编码能力的成功模拟，具有自适应性，且得到的图像基具有空间的局部性、方向性......
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......
视觉信息的特征表示是计算机视觉场景图像理解研究中的核心内容.基于GaborSIFT+NNScSPM的图像特征抽取算法,借鉴生物视觉机制中的......
针对图像理解中所需的图像检索,提出了一种新的图像检索方法。该方法将非负稀疏编码引入到ScSPM算法中进行图像的特征提取和表示,......
NNSC是把多维数据分解成非负稀疏分量的一种方法，而且这种方法已成功地应用于建模视觉感知系统的感受野。通过仿真实验证明了NNSC方......
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(LNN......
针对视觉词典在图像表示与检索方面的应用需求,本文提出了一种基于多视觉词典与显著性加权相结合的图像检索方法,实现了图像多特征......
基于稀疏编码的高光谱图像处理算法能够挖掘高光谱高维数据空间中潜在的数据相关性,能自然地贴近光谱信号的本质特征。本文提出基......
非负稀疏编码(Nonnegative sparse coding,NSC)己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......
矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。非负矩阵分解（non—negative matrix factorization，NMF）算法是在矩阵中所有元......
在非负稀疏编码（NNSC）的基础上,考虑特征基向量的稀疏度约束和特征基的局部性,提出一种基于局部特征的NNSC神经网络模型。该模型利用......
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......
非负稀疏编码(NNSC)算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特......
本文所研究的自然图像的稀疏编码(sparse coding，SC)算法(即神经稀疏表示法)是一种模拟哺乳动物视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受......
随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术作为生物特征识别领域中的重要组成部分，得到越来越广泛的研究；其主要任务是根据人脸图像中......
