高維數據稀疏表示-什么是字典學習（過完備詞典）
Table of Contents 1. 稀疏表示理論背景 1.1. 稀疏表示的由來 1.2. 啥是高維數據 1.3. 高維數據的特點 1.4. 稀疏表示原理 2. 過完備字典完成稀疏表示 ...
原文：稀疏表示 過完備 字典
基於局部時窄特征的動作識別模哩 動作識別的基本思想實現了基於時空興趣點和時空單詞的動作表示和識別方法，該方法首先通過訓練從樣本中提取出准確的時空興趣點，建立基於興趣點特征的時空碼本，並構造出動作分類器。在動作識別過程中，計算待分類視頻中的興趣點特征和時空碼本的距離對興趣點進行分類，生成對視頻動作進行表征的時空單詞，最后通過動作分類器進行分類識別。 目前已有很多方法和技術用於構造分類模型，如決策樹 ...
2014-06-08 10:05 0 4460 推薦指數：
相關推薦
高維數據稀疏表示-什么是字典學習（過完備詞典）
過完備字典完成稀疏表示理論計算理論 2.1. 稀疏求解的方法 ...
稀疏表示（sparse representation）和字典學習
近十幾年來，稀疏（sparsity）已經成為信號處理及其應用領域中處於第一位的概念之一。近來，研究人員又致力於過完備（overcomplete）信號表示的研究。這種表示不同於許多傳統的表示。因為它能提供一個廣闊范圍的生成元素（atoms）。而冗余（redundant）信號表示的魅力正在 ...
Dictionary Learning(字典學習、稀疏表示以及其他)
第一部分 字典學習以及稀疏表示的概要 字典學習（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在學術界的正式稱謂應該是 稀疏字典學習（Sparse Dictionary Learning）。該算法理論包含兩個階段：字典構建階段 ...
稀疏表示、字典學習和壓縮感知（基本概念）
稀疏表示與字典學習 當樣本數據是一個稀疏矩陣時，對學習任務來說會有不少的好處，例如很多問題變得線性可分，儲存更為高效等。這便是稀疏表示與字典學習的基本出發點。 稀疏矩陣即矩陣的每一行/列中都包含了大量的零元素，且這些零元素沒有出現在同一行/列，對於一個給定的稠密矩陣，若我們能通過某種方法找到 ...
適定、欠定、超定方程；欠完備、完備、超完備字典
本文摘自張賢達《矩陣分析與應用》第一章第6、12小節。 ------------------------------------------------------------------------------------ 適定、欠定、超定方程 欠完備字典、完備字典、超完備 ...
從稀疏表示到低秩表示（二）
從稀疏表示到低秩表示（二） 確定研究方向后一直在狂補理論，最近看了一些文章，有了些想法，順便也總結了representation系列的文章，由於我剛接觸，可能會有些不足，願大家共同指正。 從稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下內容： 一、 sparse representation ...
稀疏表示介紹(下)
聲明 之前雖然聽過壓縮感知和稀疏表示，實際上前兩天才正式着手開始了解，純屬新手，如有錯誤，敬請指出，共同進步。 主要學習資料是 Coursera 上 Duke 大學的公開課——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro ...