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摘要:
利用基函数稀疏性的极大值特点,本文提出一种改进的基于独立分量分析的图像特征提取算法.通过分析图像的拉普拉斯先验条件,独立成分分析的问题简化为L1范数求最小的问题,但是采用其对偶空间L∞范数求极大值的方法解决问题更加容易.相对其它独立成分分析方法,本文方法不需要对高阶非线性对比函数估值进行复杂的优化.实验结果表明,本文算法相比其它独立成分分析算法,具有更好的稀疏性和更快的收敛速度.
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文献信息
篇名 改进的基于独立成分分析的图像特征提取算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 独立成分分析 稀疏性 特征提取 对比函数
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 121-125
页数 5页 分类号 TP391
字数 2818字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.01.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘钊 电子科技大学信息工程系 52 445 12.0 19.0
2 王帅 电子科技大学信息工程系 11 94 5.0 9.0
3 黄启宏 电子科技大学信息工程系 8 130 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
独立成分分析
稀疏性
特征提取
对比函数
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
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1974
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4776
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