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L_(1/2)正则化Logistic回归 被引量:15
1
作者 赵谦 孟德宇 徐宗本 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期721-728,共8页
提出一种L1/2正则化Logistic回归模型,并针对此模型构造有效的求解算法.文中模型基于L1/2正则化理论建立,有效改善传统模型存在的变量选择与计算过拟合问题.文中算法基于"坐标下降"思想构造,快速有效.在一系列人工和实际数据... 提出一种L1/2正则化Logistic回归模型,并针对此模型构造有效的求解算法.文中模型基于L1/2正则化理论建立,有效改善传统模型存在的变量选择与计算过拟合问题.文中算法基于"坐标下降"思想构造,快速有效.在一系列人工和实际数据集上的实验表明,文中算法在分类问题中具有良好的变量选择能力和预测能力,优于传统Logistic回归和L1正则化Logistic回归. 展开更多
关键词 lOGISTIC回归 l1 2正则化 坐标下降算法
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基于L_(1/2)正则化理论的稀疏雷达成像 被引量:10
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作者 徐宗本 吴一戎 +1 位作者 张冰尘 王尧 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第14期1306-1319,共14页
稀疏雷达成像旨在远低于奈奎斯特率采样下对稀疏场景实施高分辨率微波成像.本文概述作者在解决这一问题上的系统探索与创新实践.核心贡献包括:提出L_(1/2)正则化理论作为新的稀疏雷达成像理论,提出不直接基于雷达观测而基于雷达回波模... 稀疏雷达成像旨在远低于奈奎斯特率采样下对稀疏场景实施高分辨率微波成像.本文概述作者在解决这一问题上的系统探索与创新实践.核心贡献包括:提出L_(1/2)正则化理论作为新的稀疏雷达成像理论,提出不直接基于雷达观测而基于雷达回波模拟算子重构的稀疏雷达成像新模型,提出以3D相变图分析为依据的稀疏雷达成像系统设计方法等.根据新的理论、模型和设计方法,研制了首部稀疏雷达原理样机并开展了机载实验.实验验证了所提新理论、新模型与新方法的正确性和可行性,展示广阔应用前景. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏雷达成像 l1/2正则化
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基于幅相分离的属性散射中心参数估计新方法 被引量:10
3
作者 蒋文 李王哲 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第5期606-615,共10页
利用属性散射中心(ASC)参数估计来识别目标上的散射结构是实现合成孔径雷达(SAR)自动目标体识别(ATR)的重要步骤。为提高属性散射中心参数估计的速度并抑制杂散影响,该文首先从图像中提取多个属性散射中心,然后分别估计各个属性散射中... 利用属性散射中心(ASC)参数估计来识别目标上的散射结构是实现合成孔径雷达(SAR)自动目标体识别(ATR)的重要步骤。为提高属性散射中心参数估计的速度并抑制杂散影响,该文首先从图像中提取多个属性散射中心,然后分别估计各个属性散射中心的参数。为提高单个属性散射中心的参数估计速率,考虑到其幅度和相位相关参数可分离,该文提出幅度相位分离的属性散射中心参数估计思想,与传统方法相比,该思想使参数估计算法复杂度和参数估计时间降低了1个数量级。引入迭代半阈值(IHT)算法提高参数估计精度。根据各个属性散射中心的参数估计结果可识别目标上各种散射结构并确定其在目标上的位置分布。仿真数据、实测数据以及MSTAR数据集得到的参数估计的高效性和高准确性,验证了该文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 属性散射中心模型 SAR自动目标体识别 幅度相位分离 l1/2正则化
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基于L1/2正则化理论的地震稀疏反褶积 被引量:7
4
作者 康治梁 张雪冰 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期855-863,共9页
地震反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。在层状地层的假设下,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,所以地震反褶积可以描述为一个稀疏求解问题,L 1正则化被广泛用于解决稀疏问题,但近年来一些文献证明L ... 地震反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。在层状地层的假设下,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,所以地震反褶积可以描述为一个稀疏求解问题,L 1正则化被广泛用于解决稀疏问题,但近年来一些文献证明L 1正则化的稀疏表达能力不是最优的。针对这一问题,基于快速发展的L 1/2正则化理论,提出将L 1/2正则化作为反射系数的稀疏约束进行地震反褶积处理,并使用其特定的阈值迭代算法进行求解,对单道模型的测试证实了该方法对正则化参数和噪声有较好的适应能力。简单二维模型和Marmousi2模型数据的测试结果表明,基于该方法的反演结果能较好地拟合反射系数振幅,并且对噪声干扰的鲁棒性更强,能够更好地保护弱反射系数。实际数据应用结果表明,该方法能有效消除子波影响,较好地分辨出薄层结构和透镜体结构,为地震数据高分辨处理提供了有力工具。 展开更多
关键词 地震反演 稀疏性 l 1正则化 l 1/2正则化理论 非凸正则化 高分辨率 薄层识别
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基于L_(1/2)正则化的超分辨率图像重建算法 被引量:7
5
作者 王欢 王永革 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期191-194,共4页
为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法。将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像。实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1... 为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法。将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像。实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1正则化的超分辨率图像重建算法。 展开更多
关键词 l1 2正则化 稀疏表示 超分辨率图像重建 K-SVD算法 字典学习 训练样本
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用于神经网络权值稀疏化的L_(1/2)正则化方法 被引量:6
6
作者 吴微 杨洁 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2015年第9期1487-1504,共18页
在保证适当学习精度前提下,神经网络的神经元个数应该尽可能少(结构稀疏化),从而降低成本,提高稳健性和推广精度.本文采用正则化方法研究前馈神经网络的结构稀疏化.除了传统的用于稀疏化的L1正则化之外,本文主要采用近几年流行的L1/2正... 在保证适当学习精度前提下,神经网络的神经元个数应该尽可能少(结构稀疏化),从而降低成本,提高稳健性和推广精度.本文采用正则化方法研究前馈神经网络的结构稀疏化.除了传统的用于稀疏化的L1正则化之外,本文主要采用近几年流行的L1/2正则化.为了解决L1/2正则化算子不光滑、容易导致迭代过程振荡这一问题,本文试图在不光滑点的一个小邻域内采用磨光技巧,构造一种光滑化L1/2正则化算子,希望达到比L1正则化更高的稀疏化效率.本文综述了近年来作者在用于神经网络稀疏化的L1/2正则化的一些工作,涉及的神经网络包括BP前馈神经网络、高阶神经网络、双并行前馈神经网络,以及Takagi-Sugeno模糊模型. 展开更多
关键词 神经网络 稀疏化 l1/2正则化
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自适应加权编码L_(1/2)正则化的图像重建算法 被引量:4
7
作者 查志远 刘辉 +1 位作者 尚振宏 李润鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期835-839,862,共6页
针对图像重建过程中噪声去除问题,提出一种自适应加权编码L1/2正则化重建算法。首先,考虑到许多真实图像中不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,设计一种改进的L1-L2混合误差模型(IHEM)算法,该算法兼顾了L1范数与L2范数的各自优点;其... 针对图像重建过程中噪声去除问题,提出一种自适应加权编码L1/2正则化重建算法。首先,考虑到许多真实图像中不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,设计一种改进的L1-L2混合误差模型(IHEM)算法,该算法兼顾了L1范数与L2范数的各自优点;其次,由于迭代过程中噪声分布会发生改变,设计一种自适应隶属度算法,该算法可以减少迭代次数和运算时间;利用一种自适应加权编码方法,该方法可以有效地去除含有重尾分布特性的拉普拉斯噪声;另外,设计一种L1/2正则化算法,该算法可以得到较稀疏的解。实验结果表明,相比IHEM算法,自适应L1/2正则化图像重建算法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了3.46 d B,结构相似度(SSIM)平均提高了0.02,对含有多种噪声的图像处理具有比较理想的效果。 展开更多
关键词 l1/2正则化 自适应隶属度 加权编码 稀疏解 l1-l2混合误差模型
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基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建 被引量:4
8
作者 徐志刚 李文文 +2 位作者 袁飞祥 朱红蕾 许亚美 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期699-703,共5页
针对目前基于稀疏表示模型的图像超分辨率重建方法对于边缘、纹理等细节信息保持能力有限、易产生视觉伪影的问题,提出了基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建算法。在字典训练阶段,所提算法在利用图像形态分量分析方法构造纹理... 针对目前基于稀疏表示模型的图像超分辨率重建方法对于边缘、纹理等细节信息保持能力有限、易产生视觉伪影的问题,提出了基于稀疏表示和多成分字典学习的超分辨率重建算法。在字典训练阶段,所提算法在利用图像形态分量分析方法构造纹理和结构字典的基础上,为了有效地提取低分辨率图像特征细节信息,对图像结构分量采用一阶二阶导数进行特征提取,对纹理分量采用Gabor变换进行特征提取,并使用L1/2范数构造训练字典模型;而在重建阶段,为了消除重建图像块效应及模糊伪影,进一步提高重建图像的质量,采用全局约束和非局部相似性约束相结合的方法对重建高分辨率图像进行优化。实验结果表明,该算法在重建图像主观和客观评价指标方面均有较好的表现。 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏表示 l1/2正则化 非局部相似性
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基于四元稀疏正则的彩色图像超分辨率重建 被引量:4
9
作者 徐志刚 袁飞祥 +1 位作者 朱红蕾 许亚美 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期75-80,共6页
为了更好地保持重建彩色图像各通道信息的相关性,有效提高彩色重建图像边缘、色彩等细节信息的恢复质量,提出一种基于四元稀疏正则模型的彩色图像超分辨率重建算法.该算法利用四元数表示彩色图像的三个通道信息,并且采用L1/2正则项代替L... 为了更好地保持重建彩色图像各通道信息的相关性,有效提高彩色重建图像边缘、色彩等细节信息的恢复质量,提出一种基于四元稀疏正则模型的彩色图像超分辨率重建算法.该算法利用四元数表示彩色图像的三个通道信息,并且采用L1/2正则项代替L1正则项构建基于四元稀疏正则约束的彩色图像超分辨率字典学习及模型重建.同时在训练重建字典对中,为了更好地表征图像特征信息,采用去均值方法构造高低分辨率训练样本集;为了得到与低分辨率重建字典更匹配的高分辨率重建字典,采用字典分离训练方法分别生成高低分辨率重建字典.实验结果表明:与现有的算法相比较,本文算法在重建图像的主观和客观评价指标方面均有改善. 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏表示 彩色图像 四元数 l1/2错误!未找到引用源.正则约束
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基于L_(1/2)正则化的三维人体姿态重构 被引量:4
10
作者 洪金华 张荣 郭立君 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1086-1095,共10页
针对从给定2D特征点的单目图像中重构对象的3D形状问题,本文在形状空间模型的基础上,结合L_(1/2)正则化和谱范数的性质提出一种基于L_(1/2)正则化的凸松弛方法,将形状空间模型的非凸求解问题通过凸松弛方法转化为凸规划问题;在采用ADMM... 针对从给定2D特征点的单目图像中重构对象的3D形状问题,本文在形状空间模型的基础上,结合L_(1/2)正则化和谱范数的性质提出一种基于L_(1/2)正则化的凸松弛方法,将形状空间模型的非凸求解问题通过凸松弛方法转化为凸规划问题;在采用ADMM算法对凸规划问题进行优化求解过程中,提出谱范数近端梯度算法保证解的正交性与稀疏性.利用所提的优化方法,基于形状空间模型和3D可变形状模型在卡内基梅隆大学运动捕获数据库上进行3D人体姿态重构,定性和定量对比实验结果表明本文方法均优于现有的优化方法,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 3D重构 稀疏表示 l1/2正则化 凸规划
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均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法 被引量:2
11
作者 张笑朋 降爱莲 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1621-1625,共5页
针对高维数据中出现的特征冗余问题,提出一种均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法。根据特征数将高维数据集平均分成若干份,使用阈值迭代算法对每个特征子集进行L1/2正则化特征选择计算,聚合经过滤的数据集,运行L1/2正则化特征选择算... 针对高维数据中出现的特征冗余问题,提出一种均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法。根据特征数将高维数据集平均分成若干份,使用阈值迭代算法对每个特征子集进行L1/2正则化特征选择计算,聚合经过滤的数据集,运行L1/2正则化特征选择算法。该特征选择方法能够选择出更具代表性的特征,减少时间开销。实验结果表明,该方法适用于高维数据和低维数据。 展开更多
关键词 稀疏表示 l1/2正则化 特征选择 均分式l1/2正则化 高维
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基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法 被引量:3
12
作者 徐志刚 李文文 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2017年第3期354-362,共9页
为详细表达图像高频细节信息,提高重建图像质量,提出了一种基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法。该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用改进的一阶二阶导数方法对低分辨率图像进行... 为详细表达图像高频细节信息,提高重建图像质量,提出了一种基于多字典L1/2正则化的超分辨率重建算法。该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用改进的一阶二阶导数方法对低分辨率图像进行特征提取;而在图像重建阶段,为解决基于L1正则模型得到的解时常不够稀疏,重建图像质量有待进一步提高的问题,采用L1/2范数代替L1范数构建超分辨率重建模型。实验表明,与现有算法相比较,该算法可更好地表达图像细节部分信息,并能提高图像的重建质量。 展开更多
关键词 超分辨率重建 特征提取 l1/2正则化
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基于非凸L_(1-2)正则化的生物发光断层成像仿真研究 被引量:3
13
作者 余景景 刘佳乐 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期289-294,共6页
生物发光断层成像(BLT)是一种低成本、高灵敏、具有巨大潜力的光学分子成像模态,高效稳定的重建算法是将其推向实用的关键。为克服BLT重建的高不适定性,提出了基于非凸L_(1-2)正则化的重建方法,采用凸差分算法来解决非凸泛函最小化问题... 生物发光断层成像(BLT)是一种低成本、高灵敏、具有巨大潜力的光学分子成像模态,高效稳定的重建算法是将其推向实用的关键。为克服BLT重建的高不适定性,提出了基于非凸L_(1-2)正则化的重建方法,采用凸差分算法来解决非凸泛函最小化问题,在每一步迭代中采用带自适应惩罚项的交替方向乘子法高效求解。为评估该方法的有效性和稳健性,设计了单光源和双光源数字鼠仿体实验,并与3个典型的重建算法进行对比,仿真实验结果表明,所提L_(1-2)正则化方法在不同光源设置下都得到了最准确的光源定位。 展开更多
关键词 生物光学 生物发光断层成像 光源重建 l1-2正则化 稀疏重建
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基于压缩感知的三维荧光成像欠定性问题的研究 被引量:1
14
作者 王章立 陈春晓 +1 位作者 陆熊 李东升 《生物医学工程研究》 2018年第1期66-70,共5页
压缩感知理论的提出,使得小动物三维荧光断层成像中在体肿瘤的稀疏重建成为可能。然而,小动物三维荧光逆向重建过程中系数矩阵的列向量具有高度的相干性,导致了正则化问题不能得到最稀疏的解。本研究提出了基于QR分解的系数矩阵正交变... 压缩感知理论的提出,使得小动物三维荧光断层成像中在体肿瘤的稀疏重建成为可能。然而,小动物三维荧光逆向重建过程中系数矩阵的列向量具有高度的相干性,导致了正则化问题不能得到最稀疏的解。本研究提出了基于QR分解的系数矩阵正交变换方法,以降低系数矩阵列向量的高度相干性,并通过求解L1/2正则化问题逆向重建小动物体内光源大小和位置。数值仿真和活体小鼠实验表明,该方法能够有效的降低逆向重建过程中的欠定性,提高肿瘤源重建精度。 展开更多
关键词 欠定性 压缩感知 QR分解 l1正则化 l1/2正则化 稀疏重建
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动态背景下基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法 被引量:2
15
作者 王洪雁 张海坤 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2788-2795,共8页
针对背景运动引起动目标检测精度显著下降的问题,该文提出一种基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法。所提方法首先引入伽马范数(γ-norm)近乎无偏地逼近秩函数以解决核范数过度惩罚较大奇异值从而导致所得最小化问题无法获得最优解进而... 针对背景运动引起动目标检测精度显著下降的问题,该文提出一种基于低秩及稀疏分解的动目标检测方法。所提方法首先引入伽马范数(γ-norm)近乎无偏地逼近秩函数以解决核范数过度惩罚较大奇异值从而导致所得最小化问题无法获得最优解进而降低检测性能的问题,而后利用L1/2范数抽取稀疏前景目标以增强对噪声的稳健性,同时基于虚警像素所具有稀疏且空间不连续特性提出空间连续性约束以抑制动态背景像素,进而构建目标检测模型。最后利用基于交替方向最小化(ADM)策略扩展的增广拉格朗日乘子(ALM)法对所得优化问题求解。实验结果表明,与现有主流算法对比,所提方法可显著改善动态背景情况下动目标检测精度。 展开更多
关键词 前景检测 动态背景 低秩 稀疏 l1/2正则化
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基于稀疏鲁棒M-投资选择模型的鲁棒Half算法 被引量:2
16
作者 张亚飞 张成毅 罗双华 《西安工程大学学报》 CAS 2017年第1期135-140,共6页
为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的... 为得到鲁棒、稀疏的投资组合,提出稀疏鲁棒M-投资选择模型,并且基于L1/2正则化理论和Half阈值算法,构建鲁棒Half阈值算法求解稀疏鲁棒M-投资选择问题.数值实验表明,该算法不仅比Lasso算法收敛速度更快,而且在期望值固定的情况下得到的风险更小、更平稳. 展开更多
关键词 稀疏投资选择模型 Half阈值算法 稀疏鲁棒M-投资选择 l1/2正则化 鲁棒Half阈值算法
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基于模糊L1/2正则化的无线传感网络拥塞控制研究 被引量:2
17
作者 金鑫 杨阳 +2 位作者 李振兴 刘智 程果 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2019年第4期66-70,共5页
无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L1/2正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集数据进行压缩观测,融合数据,达到初步缓解拥塞的效果。由于网... 无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L1/2正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集数据进行压缩观测,融合数据,达到初步缓解拥塞的效果。由于网路的传输数据量与压缩观测矩阵维数成正比关系,网络的拥塞程度很难用精确地数学模型描述,所以采用模糊神经网络对压缩感知观测矩阵维数进行自动的调整,增强算法对网络不同程度拥塞的适应性。在接收端采用L1/2正则化方法对无线传感网络压缩后的传输数据进行重构,重构精度高,数据损失小,实现对网络拥塞的全局控制。最后,对该算法进行MATLAB仿真实验,实验结果显示,该算法能够缓解无线传感网络的拥塞问题且效果明显,在不同的拥塞状况下,网络的吞吐量增大25%~50%,丢包率降低20%~55%,时延减少6s。 展开更多
关键词 无线传感网络 模糊神经网络控制 l1/2正则化 拥塞控制
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基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率图像重建 被引量:2
18
作者 王宝成 李波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期598-600,605,共4页
为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人... 为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人脸图像重建,再次加入重建约束和局部纹理约束。为了使获取的人脸图像稀疏系数更加稀疏,使用L1/2正则化求解稀疏表示系数。实验结果表明,重建的人脸图像保持了原图像的结构,可以实现很好的重建结果,并且具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 稀疏表示 人脸图像 图像重建 l1/2正则化 局部纹理约束
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A Sharp Nonasymptotic Bound and Phase Diagram of L1/2 Regularization 被引量:1
19
作者 Hai ZHANG Zong Ben XU +2 位作者 Yao WANG Xiang Yu CHANG Yong LIANG 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2014年第7期1242-1258,共17页
We derive a sharp nonasymptotic bound of parameter estimation of the L1/2 regularization. The bound shows that the solutions of the L1/2 regularization can achieve a loss within logarithmic factor of an ideal mean squ... We derive a sharp nonasymptotic bound of parameter estimation of the L1/2 regularization. The bound shows that the solutions of the L1/2 regularization can achieve a loss within logarithmic factor of an ideal mean squared error and therefore underlies the feasibility and effectiveness of the L1/2 regularization. Interestingly, when applied to compressive sensing, the L1/2 regularization scheme has exhibited a very promising capability of completed recovery from a much less sampling information. As compared with the Lp (0 〈 p 〈 1) penalty, it is appeared that the L1/2 penalty can always yield the most sparse solution among all the Lv penalty when 1/2 〈 p 〈 1, and when 0 〈 p 〈 1/2, the Lp penalty exhibits the similar properties as the L1/2 penalty. This suggests that the L1/2 regularization scheme can be accepted as the best and therefore the representative of all the Lp (0 〈 p 〈 1) regularization schemes. 展开更多
关键词 l1/2 regularization phase diagram compressive sensing
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一种改进的稀疏表示的手写数字识别 被引量:1
20
作者 王崇阳 傅迎华 陈玮 《信息技术》 2015年第2期5-8,共4页
提出一种改进的稀疏表示的手写数字识别方法。首先将样本字符块训练成过完备字典,然后通过改进的基于L1/2正则化算法进行系数分解,最后通过求重构图像与原始图像的残差进行分类。实验采用标准的数字数据库MNIST进行手写数字识别,改进的... 提出一种改进的稀疏表示的手写数字识别方法。首先将样本字符块训练成过完备字典,然后通过改进的基于L1/2正则化算法进行系数分解,最后通过求重构图像与原始图像的残差进行分类。实验采用标准的数字数据库MNIST进行手写数字识别,改进的稀疏表示方法较其他方法能够有较高识别率,达到98%以上,并且具有很好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 稀疏表示 过完备字典 手写数字识别 l1/2正则化
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