稀疏表示及其算法分析

• 作者: 么炜 刘博 滕桂法
• 来源期刊: 河北农业大学学报
• 关键词: 稀疏表示 稀疏编码 结构化稀疏 字典学习 l1-范数
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 115-119
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13320/j.cnki.jauh.2014.0046

摘要

利用信号本身的结构特征,通过附加不同的稀疏约束,该模型利用过完备字典进行信号分解,使其表示成字典中若干原子的线性组合,从而获得数据的精简表示.该表示具有自适应性,鲁棒性等特点,使其在信号与图像处理方面有着广泛的应用.本文分析了稀疏表示的常见模型与主要求解算法,并研究了稀疏表示在图像重构与图像分类中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕桂法	河北农业大学研究生学院	82	386	11.0	15.0
2	刘博	河北农业大学信息科学与技术学院	15	53	4.0	6.0
3	么炜	河北农业大学信息科学与技术学院	21	84	4.0	8.0