原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出一种用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵的方法,并将其应用在图像重建和识别领域中.首先构造一种稀疏相似性度量,然后将其嵌入到传感矩阵的模糊代价函数中,最终传感矩阵的原子更新按照模糊方式进行计算.用该方法优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性,并且样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量.在ORL和FERET人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 稀疏相似度量 压缩传感矩阵 模糊集 图像识别
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3192-3195
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.10.076
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 宋晓宁 江苏科技大学计算机科学与工程学院 33 123 6.0 9.0
2 祁云嵩 江苏科技大学计算机科学与工程学院 41 223 8.0 12.0
3 石亮 江苏科技大学计算机科学与工程学院 15 56 3.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏相似度量
压缩传感矩阵
模糊集
图像识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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