魏宪
- 作品数：5 被引量：15H指数：2
- 供职机构：慕尼黑工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于字典学习的非线性降维方法被引量：9
- 2016年
- 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.
- 郑思龙李元祥魏宪彭希帅
- 关键词：数据降维压缩感知字典学习
- 空间目标序列图像识别技术被引量：1
- 2009年
- 针对远距/近距空间目标成像的特点,提出一种基于序列图像的多尺度自动目标识别(ATR)方案.该方案综合利用目标的尺度变化、姿态变化及图像特征信息,分别构建多尺度目标分类器、姿态判别器,并估计目标识别结果可信度、相邻帧姿态变化的权重以及目标尺度权重;根据当前帧和上一帧的识别结果,进行目标类别的融合判别.对STK产生的10类仿真空间目标进行测试,试验结果表明:对远距空间目标,由于目标像素少,仅用单帧图像的识别率低,合理利用目标序列图像包含的信息,可有效提高目标识别率.
- 李元祥许鹏敬忠良魏宪
- 关键词：目标识别多尺度特征支持向量机序列图像
- 基于改进ISOMAP算法的图像分类被引量：5
- 2010年
- 利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展了邻域半径的选取范围,在加高斯噪声和几何形变的情况下,该算法与其他方法相比,表现出较强的鲁棒性.
- 魏宪李元祥赵海涛庹红娅许鹏
- 关键词：流形学习等距特征映射图像欧氏距离降维
- 基于等距映射的人脸图像识别方法
- 一种图像处理技术领域的基于等距映射的人脸图像识别方法，包括：对输入的图像进行预处理，并以向量形式表示；将列向量作为训练样本，组成训练样本集，然后将训练样本集中每个训练样本作为顶点建立邻域连接赋权无向图G<Sub>X</S...
- 李元祥魏宪许鹏
- 文献传递
- 基于流形学习的图像理解研究
- 流形学习作为一种非线性方法在探索高维复杂数据的内在规律等方面取得了令人瞩目的成果,是近年来机器学习领域的研究热点。现有的流形学习方法如等距映射Isomap、局部线性嵌入LLE、拉普拉斯映射LE、局部切空间排列LTSA等,...
- 魏宪
- 关键词：降维流形学习图像分类
- 文献传递
