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摘要:
对图像的低维表示进行学习,在图像处理和计算机视觉等多种应用中具有重要作用.当前方法要么需要对图像中的相应点手动标记界标,要么局限于特定对象或形状变形.为此,将图像低维表示问题建模为基于l2范数的组合优化问题,通过采取嵌套和组合策略,考虑了颜色、外观和形态方面的变化,进而提出一种可以同时实现图像颜色、外观和形态的图像低维表示算法.此外,通过将形态和外观的流形约束到低维子空间上,进一步降低了流形学习的采样复杂性.定量评估结果表明,本文方法的性能远优于目前典型的稳健型光流算法和SIFT流算法.此外,本文方法在图像浏览和关节学习等相关任务中也取得了令人满意的定性结果.
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文献信息
篇名 计算机视觉中改进的图像低维表示方法研究
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 图像低维表示 l2范数 组合优化 流形 稳健型光流算法 SIFT流算法
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 图形、图像及其它
研究方向 页码范围 891-895
页数 5页 分类号 TP393
字数 4834字 语种 中文
DOI
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 曲蕴慧 西安医学院计算机教研室 35 171 7.0 11.0
2 关正 北京理工大学软件学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像低维表示
l2范数
组合优化
流形
稳健型光流算法
SIFT流算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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