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题名一种基于新型KPCA算法的视频压缩感知算法
被引量：2
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作者
钱阳
李雷
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机构
南京邮电大学理学院
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出处
《计算机技术与发展》
2015年第10期101-106,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61070234
61071167)
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文摘
针对具有帧间相关性的视频信号的压缩感知问题,文中依据核主成分分析(KPCA)变换能量集中的特性,将能量值较低的变换系数去除,实现视频信号在KPCA变换下的稀疏表示,并验证了其用于压缩感知算法的可行性。考虑到KPCA特征提取时存在如何根据具体问题选择最优核函数的问题,在传统文化算法的影响函数中引入自适应变异算子,形成一种自适应变异算子文化算法(AMOCA),并将其与KPCA算法结合起来用于训练核参数,有效地提高了KPCA应用中核函数的优化选择。大量仿真对比实验表明,文中算法能有效消除视频帧间相关性,具有更高的视频重构质量以及更好的性能。
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关键词
压缩感知
文化算法
核主成分分析
帧间相关性
稀疏表示
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Keywords
compressed sensing
cultural algorithm
^ kernel principle component analysis （kt^A）
inter-frame correlation
sparse repre-sentation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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