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多媒体信号处理的数学理论前沿进展被引量：1: 《中国图象图形学报》2020年第1期1-18,共18页熊红凯戴文睿林宙辰吴飞于俊清申扬眉徐明星; 深度学习模型广泛应用于多媒体信号处理领域,通过引入非线性能够极大地提升性能,但是其黑箱结构无法解析地给出最优点和优化条件。因此如何利用传统信号处理理论,基于变换/基映射模型逼近深度学习模型,解析优化问题,成为当前研究的前沿...; 关键词：结构化稀疏表示基于框架理论的深度卷积网络多层卷积稀疏编码图信号处理多媒体信号处理

基于联合结构化稀疏表示的高光谱图像分类被引量：1: 《华中科技大学学报（自然科学版）》2015年第S1期187-191,共5页薄纯娟张汝波杨大伟龚涛; 中央高校自主基金资助项目(DC201502010304;DC201501010401);辽宁省教育厅科学研究项目(L2013504); 为了实现精确的高光谱图像分类,结合稀疏表示及光谱信息提出基于联合结构化稀疏表示的高光谱分类算法,该算法能够同时利用像元的空间语义信息和字典集内部样本结构性.建立了联合结构化稀疏表示模型,并利用交替方向迭代算法设计求解方案...; 关键词：图像处理高光谱图像稀疏表示联合稀疏表示结构化稀疏表示

基于结构化判别稀疏表示的目标跟踪被引量：3: 《南京理工大学学报》2018年第3期271-277,共7页茅正冲黄舒伟; 国家自然科学基金(60973095);江苏省产学研联合创新资金(BY2015019-29); 针对稀疏表示目标跟踪算法采用整体模板且区分目标与背景的能力差的缺点,该文提出了一种改进算法。采用尺度不变特征变换(SIFT)对目标进行特征提取。采用结构化稀疏表示的外观模型对候选目标进行稀疏表示,得到稀疏系数。通过正负样本设...; 关键词：结构化稀疏表示目标跟踪尺度不变特征变换分类器字典

基于目标场景结构化稀疏重构的三维雷达成像方法被引量：7: 《电子与信息学报》2021年第4期1185-1191,共7页张研王保平方阳王佳慧宋祖勋; 国家自然科学基金(61472324)。; 基于成像场景散射强度稀疏表示的3维雷达成像结果对目标的外形几何细节体现较差,不利于目标识别。该文首先分析了目标在成像场景内散射强度的结构化特征,然后以散射点梯度信息进行了结构化稀疏表示,构建了基于目标散射强度梯度变化的结...; 关键词：雷达成像 3维成像目标散射强度结构化稀疏表示正交匹配追踪

基于结构化稀疏表示的海上船舶视觉建模与跟踪被引量：1: 《计算机与数字工程》2016年第1期48-52,共5页史蓓蕾张秀山梁英杰郭晶晶; 海上船舶视频跟踪一直是视觉跟踪中的重点课题。通用的目标建模和跟踪算法不适用于海上船舶,为获得鲁棒的跟踪效果,论文结合稀疏表示的思想,首先通过不同角度复杂采样,建立了海上常见目标的基函数字典,并提出一种对字典及测试样本进行...; 关键词：目标跟踪结构化稀疏表示稀疏表示块正交匹配追踪

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