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跨模态社交图像聚类 被引量：4
1
作者 赵其鲁 李宗民 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期98-111,共14页
社交图像包含两种模态的信息:视觉信息和社交标签信息.绝大部分跨模态学习领域的研究者,将其精力集中在多模态信息的共享特征空间学习上,从而往往忽略了各模态信息所独有的特征.在该文中将探究如何利用二者的共享信息以及独有信息进行... 社交图像包含两种模态的信息:视觉信息和社交标签信息.绝大部分跨模态学习领域的研究者,将其精力集中在多模态信息的共享特征空间学习上,从而往往忽略了各模态信息所独有的特征.在该文中将探究如何利用二者的共享信息以及独有信息进行跨模态的图像聚类.该文将共享特征空间的学习看作一个共轭词典学习问题(Coupled Dictionary Learning,CDL),通过一个L1,∞范数的正则项使各模态的词典稀疏化,这种结构化的稀疏性限制会使各模态独有的特征得以保留.除此之外,该文还提出了一个简单的语义相似度度量框架.借助一个包含丰富语义关系的信息库WordNet,该文通过度量标签间的概念距离(conceptual distance)与释义相似度(gloss similarity),为标签添加一定的语义关系,以度量样本间的语义相似度.通过实验证明该文"共享&独有"模式的跨模态学习的方法,相比其它只利用共享特征的方法,在聚类任务上表现更为出色. 展开更多
关键词 跨模态学习 共轭词典学习 WORDNET 图像聚类 社交图像 语义相似度度量
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基于耦合过完备字典的红外云图超分辨率方法 被引量：3
2
作者 石大维 符冉迪 金炜 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期69-74,共6页
针对红外云图分辨率低的问题,提出一种基于耦合过完备字典的超分辨率方法。在分析红外云图成像退化模型的基础上,建立了采用稀疏表示理论的超分辨率重构框架,首先随机抽取大量高、低分辨率云图的图像块,组成训练样本,经过字典学习获取... 针对红外云图分辨率低的问题,提出一种基于耦合过完备字典的超分辨率方法。在分析红外云图成像退化模型的基础上,建立了采用稀疏表示理论的超分辨率重构框架,首先随机抽取大量高、低分辨率云图的图像块,组成训练样本,经过字典学习获取针对高、低分辨率云图块的两个字典Dh和Dl,为保证对应的高、低分辨率云图块关于各自的字典具有相似的稀疏表示,提出一种耦合字典学习算法,该算法改变了字典对的更新策略,通过在每一步迭代中交替优化Dh和Dl,得到耦合的过完备字典对;最后对输入的低分辨率红外云图,采用最优正交匹配追踪算法(Optimized Orthogonal Matching Pursuit Algorithm,OOMP),得到满足重构约束的高分辨率云图。实验结果表明,本文方法与其他方法相比,红外云图重构质量有较为明显的改善,而且比同类方法具有更高的计算效率。 展开更多
关键词 红外云图 超分辨率 耦合字典学习 稀疏表示
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联合耦合字典学习与图像正则化的跨媒体检索方法 被引量：3
3
作者 刘芸 于治楼 付强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期230-236,共7页
跨媒体检索方法多数将2个模态的原始特征映射到公共子空间,在子空间中执行跨媒体检索,忽略了判别特征的选择以及模态间的关系。为此,提出一种基于耦合字典学习和图形正则化的新型跨模态检索方法。通过关联和联合更新不同模态的字典,为... 跨媒体检索方法多数将2个模态的原始特征映射到公共子空间,在子空间中执行跨媒体检索,忽略了判别特征的选择以及模态间的关系。为此,提出一种基于耦合字典学习和图形正则化的新型跨模态检索方法。通过关联和联合更新不同模态的字典,为不同的模态生成均匀的稀疏表示。将不同模态的稀疏表示投影到由类标签信息定义的公共子空间中,以执行跨模态匹配,同时对投影矩阵施加21范数项,选择特征空间的相关和辨别性特征。在此基础上,利用图正则化项保留模态间和模态内相似关系。实验结果表明,与典型相关分析方法相比,该方法跨媒体检索精度较高。 展开更多
关键词 跨媒体检索 特征选择 耦合字典学习 图像正则化 特征映射
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基于非局部相似性和分类半耦合字典学习的超分辨率重建 被引量：6
4
作者 杨爱萍 钟腾飞 何宇清 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期87-94,共8页
为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项... 为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项,使用改进了的非局部约束l1范数优化问题求解算法,训练得到多组高、低分辨率字典和映射矩阵.在重建阶段利用分类稀疏表示、非局部相似性并结合残差补偿进一步提高重建精度.实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重建效果,显著提升了超分辨率重建质量. 展开更多
关键词 超分辨率 半耦合字典学习 分类稀疏表示 非局部相似性
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基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建 被引量：4
5
作者 黄陶冶 孙恬恬 +1 位作者 周正华 赵建伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1561-1565,共5页
在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子法... 在超分辨图像重建领域,如何平衡字典学习中表示系数的稀疏性和协同性对重建效果具有重要意义。针对该问题,在半耦合字典学习的超分辨重建基础上,利用核范数构建一个新的正则项,将稀疏性和协同性作为一个整体进行考虑,并用交替方向乘子法(ADMM)求解优化模型,得到了基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建算法。实验结果表明,该方法比现有的一些基于字典学习的重建方法具有更好的重建效果,其能根据字典的变化自适应地平衡稀疏性与关联性,并通过两者之间的协调产生一个最合适的系数,因此在噪声环境下具有一定的抗干扰能力。 展开更多
关键词 超分辨率重建 半耦合字典学习 自适应 核范
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引入细节约束因子的半耦合字典学习超分辨率重构模型
6
作者 黄宇达 王迤冉 牛四杰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期59-64,共6页
为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构... 为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构建细节约束因子,并引入到半耦合字典学习框架,进一步提高重构精度。为了改进细节约束因子在重构过程中的贡献度,采用边界差异的拉普拉斯分布实现参数的自适应选择。相比于半耦合字典学习超分辨率算法,该方法在峰值信噪比方面平均提升1.5%。实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重构效果,提升了超分辨率重构质量。 展开更多
关键词 超分辨率 半耦合字典学习 细节约束因子 拉普拉斯分布
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自适应半耦合稀疏字典学习算法 被引量：3
7
作者 沈志伟 杨晓敏 +1 位作者 吴炜 胡明明 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2018年第3期529-534,546,共7页
为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字... 为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字典训练算法及相应的重建方法。提出了基于自适应图像块聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法。仿真实验结果显示,新算法重建得到的Butterfly,Cameraman,Foreman,Plants,Hat和Lena等图像的峰值信噪比(PSNR)分别比用基于K-means聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法得到的重建图像高出0.18 dB,0.16 dB,0.52 dB,0.21 dB,0.23 dB和0.14 dB。该算法可以得到更好的图像重建效果。 展开更多
关键词 自适应聚类 稀疏表示 超分辨力 半耦合字典学习 图像处理
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