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具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型
被引量：
1
1
作者
尚丽
淮文军
杜吉祥
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第3期176-177,179,共3页
在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图...
在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图像重构,采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。
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关键词
fisher
判据
约束
非负稀疏编码
特征提取
特征基
特征识别
图像重构
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职称材料
题名
具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型
被引量：
1
1
作者
尚丽
淮文军
杜吉祥
机构
苏州市职业大学电子信息工程系
中国科学技术大学自动化系
华侨大学计算机科学与技术系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第3期176-177,179,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60970058)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009131)
2010苏州市职业大学创新团队基金资助项目(3100125)
文摘
在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图像重构,采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。
关键词
fisher
判据
约束
非负稀疏编码
特征提取
特征基
特征识别
图像重构
Keywords
fisher
discriminant ceritior constraint
Non-negative Sparse Coding（NNSC）
feature extraction
feature base
feature recognition
image reconstruction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型
尚丽
淮文军
杜吉祥
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
1
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