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小波散射网络在各种彩色空间进行图像纹理分类的性能比较(英文)被引量：2: 2015年; 为了寻找利用小波散射网络进行彩色图像处理的最佳彩色空间,用小波散射网络对KTH_TIPS_COL彩色图像数据库进行了图像纹理分类研究.采用将彩色图像从RGB彩色空间转换到其他各种彩色空间的方法,研究了彩色空间的选择对于小波散射网络用于彩色图像纹理分类的影响.实验结果表明:在不同的彩色空间对彩色图像纹理进行分类,分类成功率往往差别较大;在基于竞争机制的红绿蓝彩色空间中进行小波散射变换比其他彩色空间具有更好的分类性能.考虑到彩色空间可以互相转换,对于彩色纹理图像的分类,推荐将彩色空间转化到基于竞争机制的红绿蓝彩色空间后再输入小波散射网络.; 伍家松姜龙玉韩旭Lotfi Senhadji舒华忠

基于四元数域总变差方法的压缩感知彩色图像重建算法(英文): 2015年; 提出了一种基于四元数域总变差方法的彩色图像压缩感知重建算法,该算法可有效提高彩色图像的重建能力.首先,将彩色图像从RGB空间转换到CMYK空间,并将CMYK空间的各个分量赋值给一个四元数矩阵.同时通过四元数的欧拉形式,将四元数矩阵转换为幅度和相位的信息.然后,为了完善重建的结果,将四元数矩阵的幅度和相位作为压缩感知优化方程新的平滑约束项.最后,用基于梯度的迭代算法来求解压缩感知优化方程.实验结果表明,所提出的算法考虑了幅度和相位的信息,比现有的将彩色图像的3个分量当作独立分量的算法效果好.; 廖帆严路伍家松韩旭舒华忠; 关键词：总变差压缩感知四元数

面向图像分类的核主成分分析网络（英文）被引量：5: 2015年; 为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络(KPCANet).首先通过核主成分分析算法将数据映射到高维空间中,使得数据线性可分,然后建立一个2层的KPCANet,提取出图像的主特征,最后将图像的主特征输入线性分类器中进行分类.实验结果表明,KPCANet对于人脸识别、物体识别以及手写数字识别效果良好,其分类效果优于现存的主成分分析网络(PCANet).同时,KPCANet的成分提取效果不受光照条件变化的影响,且对于遮挡以及微小的形变提取效果稳定.; 吴丹伍家松曾瑞姜龙玉姜龙玉舒华忠; 关键词：手写数字识别

基于L_1范数正则化的四元数信号重建(英文): 2013年; 提出了一种通过求解L1范数最小化问题来重建四元数信号的算法,并且同时考虑了有噪声和没有噪声2种应用场景.该算法首先将四元数域的L1范数最小化问题转化为实数域的二次锥规划问题,然后通过工具包如SeDuMi来解决这个二次锥规划问题.为了验证所提出算法的正确性和有效性,进行了相关的数值试验.试验结果表明:在没有噪声的情况下,在某些实际可接受的条件下原始信号的精确重建是可以实现的;在有噪声的情况下,所提出的算法对于测量中的加性噪声具有鲁棒性.该算法可以被应用于四元数域基于压缩感知理论的信号重建中.; 张旭伍家松杨冠羽Lotfi Senahdji舒华忠; 关键词：四元数信号重建压缩感知

基于分裂基-2/(2a)FFT算法的卷积神经网络加速性能的研究被引量：8: 2017年; 卷积神经网络在语音识别和图像识别等众多领域取得了突破性进展,限制其大规模应用的很重要的一个因素就是其计算复杂度,尤其是其中空域线性卷积的计算。利用卷积定理在频域中实现空域线性卷积被认为是一种非常有效的实现方式,该文首先提出一种统一的基于时域抽取方法的分裂基-2/(2a)1维FFT快速算法,其中a为任意自然数,然后在CPU环境下对提出的FFT算法在一类卷积神经网络中的加速性能进行了比较研究。在MNIST手写数字数据库以及Cifar-10对象识别数据集上的实验表明:利用分裂基-2/4 FFT算法和基-2 FFT算法实现的卷积神经网络相比于空域直接实现的卷积神经网络,精度并不会有损失,并且分裂基-2/4能取得最好的提速效果,在以上两个数据集上分别提速38.56%和72.01%。因此,在频域中实现卷积神经网络的线性卷积操作是一种十分有效的实现方式。; 伍家松达臻魏黎明SENHADJI Lotfi舒华忠; 关键词：信号处理卷积神经网络快速傅里叶变换

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国家教育部博士点基金(20120092120036)