自然图像稀疏编码模型研究综述

• 作者: 苗军 邹柏贤
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏编码模型 模拟视觉模型 统计分析模型
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 106-111
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2013.03.026

摘要

根据建模出发点的不同,把各种建模方法分为模拟视觉系统模型、统计分析模型两大类方法,根据不同的目标、不同的模型特征和结构,把模拟视觉系统的稀疏编码模型分又为最大似然概率、目标函数优化、Gabor小波基函数、超完备基、神经网络、分层稀疏编码六类模型.根据模型学习方法的不同,统计分析模型又分为独立分析、非负矩阵分解以及特定特征的稀疏编码3种模型.针对上述各种模型进行了介绍、分析和研究,并归纳总结不同方法的主要特点,最后进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹柏贤	北京联合大学应用文理学院	10	203	3.0	10.0
2	苗军	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	3	53	2.0	3.0