毕学霞
- 作品数：4 被引量：10H指数：1
- 供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于变步长的稀疏度自适应匹配追踪算法
- 压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩。其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义。稀疏度自适应匹...
- 毕学霞尚振宏强振平刘辉
- 关键词：压缩感知
- 稀疏度自适应匹配追踪算法的改进及其在人脸识别中的应用研究
- 在信号处理领域中,传统的Nyquist采样定理中要求采样频率大于信号最高频率的两倍,这样才能保留原信号中重要的信息。但是,这样采样的数据量较大,对信息的获取、处理、融合、存储及传输产生巨大压力。压缩感知理论(简称为CS)...
- 毕学霞
- 关键词：压缩感知人脸识别
- 文献传递
- 基于改进AAM的人脸特征点检测被引量：1
- 2012年
- 为了有效的解决传统AAM算法对光照的鲁棒性差,本文利用Gabor滤波器进行滤波处理,再通过LBP算法进行降维处理。针对该算法拟合结果受初始条件影响很大等因素,本算法利用Adaboost算法对人脸的旋转角度进行预估计,在加入了全局旋转平移因子,在提高了拟合速度的同时也取得了很好的拟合结果。
- 王磊刘辉余四洋毕学霞曾令军
- 关键词：AAMASMADABOOST局部二元模式人脸识别特征点检测
- 一种基于变步长的稀疏度自适应匹配追踪算法被引量：8
- 2014年
- 压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩。其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义。稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)在迭代过程中采用固定步长,容易导致过估计和欠估计。为解决该问题,根据相邻信号能量差的变化规律,在迭代过程中采用对数型的"变步长",即迭代的初始阶段步长增长速度较快,当能量差达到一定阈值时,则步长增长速度较慢,并设置双阈值严格控制逼近的精确度。实验表明,改进后算法提高了重构质量,尤其是在当采样率较低时,仍有较好的重构效果。
- 毕学霞尚振宏强振平刘辉
- 关键词：压缩感知
