带边界条件约束的非相干字典学习方法及其稀疏表示

• 作者: 唐美玲 张小刚 汤红忠 程炜 陈华
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 字典学习 非相干字典 等角紧框架 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 312-329
• 页数: 18页
• 字数: 13216字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140183

摘要

从字典的相干性边界条件出发,提出一种基于极分解的非相干字典学习方法(Polar decomposition based incoherent dictionary learning, PDIDL),该方法将字典以Frobenius 范数逼近由矩阵极分解获取的紧框架,同时采用最小化所有原子对的内积平方和作为约束,以降低字典的相干性,并保持更新前后字典结构的整体相似特性。采用最速梯度下降法和子空间旋转实现非相干字典的学习和优化。最后将该方法应用于合成数据与实际语音数据的稀疏表示。实验结果表明,本文方法学习的字典能逼近等角紧框架(Equiangular tight-frame, ETF),实现最大化稀疏编码,在降低字典相干性的同时具有较低的稀疏表示误差。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小刚	湖南大学电气与信息工程学院	42	577	15.0	22.0
2	陈华	湖南大学信息科学与工程学院	28	442	13.0	20.0
3	汤红忠	湖南大学电气与信息工程学院	28	238	9.0	14.0
12	唐美玲	湖南大学电气与信息工程学院	3	81	3.0	3.0
13	程炜	湘潭大学信息工程学院	1	17	1.0	1.0