钱阳
- 作品数：6 被引量：2H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于新型鲁棒字典学习的视频帧稀疏表示
- 2017年
- 字典学习方法是一种非常有效的信号稀疏表示方法,在稀疏信号处理领域应用极其广泛。然而,实际应用中,训练样本和测试样本可能会受到损坏并且含有噪声和异常值,这将严重影响字典学习方法的性能。为此,不同于传统的字典学习方法从干净数据中学习字典,提出一种新型鲁棒字典学习算法,旨在处理训练样本中的异常值。该算法通过采用交替近端线性化方法求解非凸的最小l0范数,在学习鲁棒字典的同时隔离训练样本中的异常值。大量仿真对比实验表明,所提算法具有更好的鲁棒性,并能提供很好的性能改进。
- 钱阳李雷
- 关键词：字典学习异常数据鲁棒性
- 基于双稀疏字典的新型盲压缩感知模型
- 2017年
- 针对压缩感知理论实际应用过程中,稀疏基先验信息未知的情况下,如何从信号的压缩测量值中学习与待重构信号本身相适应的字典的同时,利用该字典重构出原始信号的问题,基于已有的盲压缩感知理论(BCS),在稀疏基为双稀疏字典结构的约束条件下,提出了一种新型的盲压缩感知算法(D-BCS)。所提算法交替执行稀疏编码阶段和字典更新阶段。在稀疏编码阶段,采用分裂Bregman迭代求解非凸的l_1最小化问题,从而实现稀疏系数矩阵的更新;而在字典更新阶段,则通过将目标优化函数转化为类LASSO问题,并利用LASSO算法来实现字典原子的逐列更新。在不同采样率下,对多个测试视频帧进行仿真对比实验,实验结果表明,所提算法能很好地从压缩测量值中恢复出原始信号,且表现出了最佳的性能改进。
- 钱阳李雷石曼曼
- 一种基于新型KPCA算法的视频压缩感知算法被引量：2
- 2015年
- 针对具有帧间相关性的视频信号的压缩感知问题,文中依据核主成分分析(KPCA)变换能量集中的特性,将能量值较低的变换系数去除,实现视频信号在KPCA变换下的稀疏表示,并验证了其用于压缩感知算法的可行性。考虑到KPCA特征提取时存在如何根据具体问题选择最优核函数的问题,在传统文化算法的影响函数中引入自适应变异算子,形成一种自适应变异算子文化算法(AMOCA),并将其与KPCA算法结合起来用于训练核参数,有效地提高了KPCA应用中核函数的优化选择。大量仿真对比实验表明,文中算法能有效消除视频帧间相关性,具有更高的视频重构质量以及更好的性能。
- 钱阳李雷
- 关键词：压缩感知文化算法核主成分分析帧间相关性
- 基于不同先验信息的压缩感知算法研究
- 压缩感知理论（CS）主要利用信号的稀疏性先验信息，在构造特有的稀疏模型的前提下，用远低于传统奈奎斯特采样定理所要求的采样率，成功实现了信号的采样与压缩同时进行，并精确重构出原始信号，对一维、二维信号的处理表现出明显的优势...
- 钱阳
- 关键词：模式识别压缩感知非线性流形
- 一种新型的快速信号重构算法
- 2016年
- 信号重构是压缩感知理论的关键组成部分,研究快速有效的重构算法具有现实意义。目前,迭代阈值算法中的不动点迭代(FPC)算法,在重构速度和精度方面存在很大的提升空间。为此,文中首先提出了一种快速不动点迭代(FFPC)算法。接着针对该算法,通过引入子空间优化,充分利用压缩感知贪婪算法和凸优化算法的各自优点,提出了快速不动点_活动集(FFPC_AS)算法,进而得到更加准确的解。对于FFPC_AS算法,给出了收缩阶段和子空间优化阶段交替执行方案,避免了除偏(Debiasing)操作。大量仿真对比实验表明,所提算法既能快速重构图像信号,又可以提高准确率。
- 钱阳宋欢欢李雷
- 关键词：压缩感知
- 基于自适应K-SVD字典的视频帧稀疏重建算法
- 2017年
- 压缩感知理论的一个重要前提是找到信号的稀疏域,其直接影响着算法的重构精度,研究快速高效的信号稀疏表示方法具有重大的现实意义。为了提高字典训练速度与性能,基于传统的K-SVD算法,提出了一种自适应K-SVD字典学习算法(Adaptive K-SVD)。该算法交替执行稀疏编码阶段和字典更新阶段。在稀疏编码阶段,通过引入自适应稀疏约束机制,以获得更稀疏的表示系数,从而进一步提高字典的更新效率;而在字典更新阶段,则使用经典K-SVD的字典更新方式来实现字典原子的逐列更新。将所提算法应用于压缩感知理论的信号稀疏表示中,实现视频帧的稀疏重建。仿真对比实验结果表明,所提算法比经典的K-SVD算法的字典训练速度更快,稀疏表示性能更优,且能有效减少压缩感知的重构误差。
- 钱阳李雷袁安安
- 关键词：字典学习压缩感知
