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题名基于核稀疏编码的红外目标识别方法
被引量:9
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作者
杨春伟
王仕成
廖守亿
刘华平
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机构
第二炮兵工程大学精确制导仿真技术实验室
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2016年第3期230-235,共6页
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文摘
针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法。该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特征,并采用Log-Euclidean度量进行特征相似性计算,通过高斯核函数将协方差描述子映射到高维空间,最后在新的特征空间上进行稀疏编码。实测数据实验结果表明,与传统的KNN(k-nearest neighbor,k最近邻)以及SVM(support vector machine,支持向量机)等分类算法相比,基于核稀疏编码的红外识别方法在识别准确率上有很大的提高。
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关键词
协方差描述子
核稀疏编码
红外目标识别
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Keywords
covariance descriptor, kernel sparse coding, infrared target recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于核稀疏编码的阵发性房颤检测
被引量:1
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作者
刘明
孟宪辉
熊鹏
刘秀玲
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机构
河北大学电子信息工程学院
河北省数字医疗工程重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1743-1749,共7页
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基金
国家自然科学基金(61673158)
河北省自然科学基金(F2018201070)
+1 种基金
河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2019006)
河北省青年拔尖人才项目(BJ2019044)。
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文摘
阵发性房颤(PAF)是一种具有偶发性的心律失常,其较高的漏检率导致心脏相关疾病的增加。该文提出了一种基于核稀疏编码的自动检测方法,可以仅根据较短RR间期数据识别PAF发作。该方法采用特殊几何结构来分析数据高维特性,通过计算协方差矩阵作为特征描述子,找到蕴含在数据中的黎曼流形结构;然后基于Log-Euclid框架,利用核方法将流形空间映射到高维可再生核希尔伯特空间,以获取更准确的稀疏表示来快速识别PAF。经麻省理工学院-贝斯以色列医院房颤数据库验证,获得98.71%的敏感性、98.43%的特异度和98.57%的总准确率。因此,该研究对检测短暂发作的PAF有实质性的改善,在临床监测和治疗方面显示出良好的潜力。
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关键词
阵发性房颤
协方差描述子
黎曼流形
核稀疏编码
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Keywords
Paroxysmal Atrial Fibrillation(PAF)
Covariance descriptor
Riemann manifold
kernel sparse coding
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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