原文:稀疏表示 过完备 字典

基于局部时窄特征的动作识别模哩 动作识别的基本思想实现了基于时空兴趣点和时空单词的动作表示和识别方法,该方法首先通过训练从样本中提取出准确的时空兴趣点,建立基于兴趣点特征的时空码本,并构造出动作分类器。在动作识别过程中,计算待分类视频中的兴趣点特征和时空码本的距离对兴趣点进行分类,生成对视频动作进行表征的时空单词,最后通过动作分类器进行分类识别。 目前已有很多方法和技术用于构造分类模型,如决策树 ...

2014-06-08 10:05 0 4460 推荐指数:

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稀疏表示(sparse representation)和字典学习

近十几年来,稀疏(sparsity)已经成为信号处理及其应用领域中处于第一位的概念之一。近来,研究人员又致力于过完备(overcomplete)信号表示的研究。这种表示不同于许多传统的表示。因为它能提供一个广阔范围的生成元素(atoms)。而冗余(redundant)信号表示的魅力正在 ...

Tue Aug 16 00:00:00 CST 2016 0 2735
Dictionary Learning(字典学习、稀疏表示以及其他)

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是 稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning)。该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段 ...

Thu Oct 13 06:27:00 CST 2016 0 24138
稀疏表示字典学习和压缩感知(基本概念)

稀疏表示字典学习 当样本数据是一个稀疏矩阵时,对学习任务来说会有不少的好处,例如很多问题变得线性可分,储存更为高效等。这便是稀疏表示字典学习的基本出发点。 稀疏矩阵即矩阵的每一行/列中都包含了大量的零元素,且这些零元素没有出现在同一行/列,对于一个给定的稠密矩阵,若我们能通过某种方法找到 ...

Thu Jan 17 19:47:00 CST 2019 0 2099
适定、欠定、超定方程;欠完备完备、超完备字典

本文摘自张贤达《矩阵分析与应用》第一章第6、12小节。 ------------------------------------------------------------------------------------ 适定、欠定、超定方程 欠完备字典完备字典、超完备 ...

Thu Sep 03 00:31:00 CST 2020 0 519
稀疏表示到低秩表示(二)

稀疏表示到低秩表示(二) 确定研究方向后一直在狂补理论,最近看了一些文章,有了些想法,顺便也总结了representation系列的文章,由于我刚接触,可能会有些不足,愿大家共同指正。 从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容: 一、 sparse representation ...

Sat Jun 20 02:35:00 CST 2015 0 2213
稀疏表示介绍(下)

声明 之前虽然听过压缩感知和稀疏表示,实际上前两天才正式着手开始了解,纯属新手,如有错误,敬请指出,共同进步。 主要学习资料是 Coursera 上 Duke 大学的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro ...

Fri Aug 02 05:13:00 CST 2013 0 4467
 
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