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稀疏表征在滑动轴承转子特征提取中的应用

振动．测试与诊断 2021年第5期41卷 919-925,1033页

作者：郭明军李伟光杨期江赵学智广西科技大学机械与汽车工程学院柳州545616 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 广州航海学院轮机工程学院广州510725

针对实测的主轴位移信号存在噪声污染的问题,提出一种稀疏表征特征提取算法(简称稀疏算法),该算法包括字典集构造和稀疏系数求解两个步骤:根据转子信号的周期性特点构造余弦字典,采用匹配追踪算法根据内积最大原则求解稀疏系数。采用该... 详细信息

针对实测的主轴位移信号存在噪声污染的问题,提出一种稀疏表征特征提取算法(简称稀疏算法),该算法包括字典集构造和稀疏系数求解两个步骤:根据转子信号的周期性特点构造余弦字典,采用匹配追踪算法根据内积最大原则求解稀疏系数。采用该算法对低信噪比仿真信号中的单个频率和多个频率成分分别进行提取,提取信号的波形与对应的理想信号波形几乎完全重合,从而验证了所提算法的有效性。将此稀疏算法用于大型滑动轴承试验台转子的轴心轨迹提纯,效果优于谐波小波算法。采用笔者提出的算法得到的轴心轨迹清晰、集中,成功识别了转子的晃荡以及不对中状态。此外,该算法同样适用于其他旋转机械的状态识别。

关键词：滑动轴承特征提取稀疏表征匹配追踪轴心轨迹

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基于密度模型稀疏表征的重力反演方法

地球物理学报 2021年第3期64卷 1061-1073页

作者：于会臻王金铎王千军中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院山东东营257000

重力反演是恢复地下密度空间分布的有效工具,而选择合理的密度模型约束方法是提升重力反演分辨率和可靠性的关键.常规约束方法大多是从剖分网格空间中的密度模型出发,通过调整光滑或稀疏约束权重来匹配反演目标,但当地质体类型多样、异... 详细信息

重力反演是恢复地下密度空间分布的有效工具,而选择合理的密度模型约束方法是提升重力反演分辨率和可靠性的关键.常规约束方法大多是从剖分网格空间中的密度模型出发,通过调整光滑或稀疏约束权重来匹配反演目标,但当地质体类型多样、异常分离不准确及网格剖分方案不合理时,模型约束的合理性与灵活性难以得到有效保证.为此,本文提出了一种基于密度模型稀疏表征的重力反演方法.首先假设待反演的密度模型表征为模型特征矩阵和稀疏分解系数的线性组合,之后重新推导了重力反演目标函数,并给出了分解系数的稀疏求解过程.相比现有重力反演方法,用于构建模型特征矩阵的特征模型可包含不同类型地质体的先验几何信息,分解系数的稀疏性保证了待反演目标来自于最典型的地质模式组合.最后,通过模型试验及实际资料验证了基于密度模型稀疏表征的重力反演方法的有效性.

关键词：稀疏表征重力反演模型特征矩阵稀疏求解算法

基于Gabor多通道加权优化与稀疏表征的人脸识别方法

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电子与信息学报 2011年第7期33卷 1618-1624页

作者：杨清山郭成安金明录大连理工大学信息与通信工程学院大连116023

稀疏表征理论在模式识别中的应用引起广泛的关注。在用稀疏表征方法研究人脸识别问题中,为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性,该文提出一种Gabor稀疏表征分类(Gabor Sparse Representation Classification,GSRC)算法,该算法利用Ga... 详细信息

稀疏表征理论在模式识别中的应用引起广泛的关注。在用稀疏表征方法研究人脸识别问题中,为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性,该文提出一种Gabor稀疏表征分类(Gabor Sparse Representation Classification,GSRC)算法,该算法利用Gabor局部特征构造字典,增强算法对外界环境变化的鲁棒性。GSRC算法对所有的Gabor特征等同对待,通过进一步考虑不同Gabor特征对识别的不同贡献,该文提出了一种加权多通道Gabor稀疏表征分类(WMC-GSRC)算法,该算法通过引入Gabor多通道模型,提取不同通道的Gabor特征分别构造字典和稀疏表征分类器,在决策级执行分类器的加权融合得到识别结果。通过在ORL,AR和FERET人脸库上的实验结果验证了该文算法的有效性。

关键词：人脸识别稀疏表征 Gabor局部特征字典分类器融合

基于离散余弦变换过完备字典的机织物纹理稀疏表征

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纺织学报 2018年第1期39卷 157-163页

作者：吴莹汪军周建东华大学纺织学院上海201620 东华大学纺织面料技术教育部重点实验室上海201620 江南大学纺织服装学院江苏无锡214122

为进一步研究基于字典学习的机织物纹理表征算法的稳定性与可比性,提出用离散余弦变换(DCT)过完备字典稀疏表征算法来重构织物纹理图像。重点探讨了稀疏度、子窗口大小、字典个数对纹理表征效果的影响,利用均方根误差和峰值信噪比指标... 详细信息

为进一步研究基于字典学习的机织物纹理表征算法的稳定性与可比性,提出用离散余弦变换(DCT)过完备字典稀疏表征算法来重构织物纹理图像。重点探讨了稀疏度、子窗口大小、字典个数对纹理表征效果的影响,利用均方根误差和峰值信噪比指标对机织物原图与重构图像之间的近似程度进行量化,并确定最终优选的稀疏度为10,子窗口大小为8像素×8像素,字典个数为256。实验结果表明,所提方法不仅方便快捷,还可得到较好的表征效果。此外,其DCT过完备字典峰值信噪比值仅次于基于训练的自适应学习字典,且优于主成分分析和非稀疏表征算法约4 d B。

关键词：机织物纹理离散余弦变换过完备字典稀疏表征主成分分析

基于脉冲卷积神经网络稀疏表征的高分辨率遥感图像场景分类方法

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控制与决策 2022年第9期37卷 2305-2313页

作者：张哲益曹卫华朱蕊胡文凯吴敏中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074

遥感图像场景分类对土地资源管理具有重要意义,然而高分辨率遥感图像中地物分布复杂,图像中存在着与当前场景无关的冗余信息,会对场景的精确分类造成影响.对此,提出一种基于脉冲卷积神经网络(SCNN)稀疏表征的场景分类方法.从稀疏表征出... 详细信息

遥感图像场景分类对土地资源管理具有重要意义,然而高分辨率遥感图像中地物分布复杂,图像中存在着与当前场景无关的冗余信息,会对场景的精确分类造成影响.对此,提出一种基于脉冲卷积神经网络(SCNN)稀疏表征的场景分类方法.从稀疏表征出发,利用脉冲神经元的稀疏脉冲输出特性,设计脉冲卷积神经网络,去除遥感图像中与场景无关的冗余信息,实现对图像的稀疏表征;提出基于脉冲输出交叉熵损失函数的反向传播算法,在该算法的基础上利用梯度下降训练脉冲卷积神经网络,优化网络参数,实现遥感图像场景分类;通过实验验证方法的有效性,将所提出方法应用于Google和UCM两个遥感图像数据集,并与传统的卷积神经网络(CNN)进行对比.实验结果表明,所提出方法可以对遥感图像进行稀疏表征,实现场景分类;相对于卷积神经网络,所提出方法在遥感图像场景分类任务上更具有优势.

关键词：高分辨率遥感图像场景分类稀疏表征脉冲卷积神经网络

Shearlet多方向自适应加权融合的稀疏表征人脸识别

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光电工程 2014年第12期41卷 66-71页

作者：张鸿杰王宪孙子文轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

针对传统稀疏表征分类器只有在训练样本足够多时才会对特征变化不敏感的缺点,提出一种Shearlet多方向自适应加权融合的稀疏表征人脸识别算法。为了提取局部方向信息并降低特征维数,首先利用Shearlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,... 详细信息

针对传统稀疏表征分类器只有在训练样本足够多时才会对特征变化不敏感的缺点,提出一种Shearlet多方向自适应加权融合的稀疏表征人脸识别算法。为了提取局部方向信息并降低特征维数,首先利用Shearlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,获得子带系数矩阵,然后根据子带系数矩阵方差的大小对同一尺度的方向子图按主方向排序,利用子带系数矩阵的能量和均值特征对排序后的人脸子图进行加权融合,最后为了使得表征系数矢量具有更为显著的稀疏性,进一步利用融合特征构造字典。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验,结果表明,该方法能增强对外界环境变化的鲁棒性,同时可以提高人脸的识别率。

关键词： Shearlet变换稀疏表征多方向加权融合

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双人交互行为的稀疏表征方法

模式识别与人工智能 2016年第5期29卷 464-471页

作者：陈昌红张杰刘峰南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003

提出一种双人交互行为的稀疏表征方法,融合体现全局变化的轨迹特征和突出区域运动的时空特征.首先,采用词袋模型得到轨迹特征的稀疏表示.然后,对提取的时空特征采用三层时空金字塔分解得到多层特征,并对其进行稀疏编码,利用多尺度Maxpoo... 详细信息

提出一种双人交互行为的稀疏表征方法,融合体现全局变化的轨迹特征和突出区域运动的时空特征.首先,采用词袋模型得到轨迹特征的稀疏表示.然后,对提取的时空特征采用三层时空金字塔分解得到多层特征,并对其进行稀疏编码,利用多尺度Maxpooling算法融合得到局部稀疏特征.最后,将2种稀疏特征加权串联得到双人交互行为的稀疏表征.采用基于隐动态条件随机场的识别算法对文中提取的稀疏表征进行验证,通过实验证明其有效性.

关键词：交互行为识别特征融合稀疏表征

基于稀疏表征的可见光和近红外光人脸图像融合快速识别算法

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计算机科学 2012年第6期39卷 270-273页

作者：赵英男文学志成亚萍南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

近年来,融合可见光和近红外光的人脸图像特征识别成为一个研究热点。对该领域中的快速人脸识别技术进行研究,并给出了一个具体的实现方案。该方案主要包括以下3种技术:原始样本的下采样;基于稀疏表征原理,选取测试样本的M近邻来代替原... 详细信息

近年来,融合可见光和近红外光的人脸图像特征识别成为一个研究热点。对该领域中的快速人脸识别技术进行研究,并给出了一个具体的实现方案。该方案主要包括以下3种技术:原始样本的下采样;基于稀疏表征原理,选取测试样本的M近邻来代替原始训练样本;加权决策融合。在CSIST人脸库上的实验结果表明,和同类算法相比,所提算法在识别率和计算速度上均有提高。

关键词：稀疏表征可见光图像近红外光图像数据融合人脸识别

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一种基于稀疏表征的图像超分辨率重建方法

云南大学学报（自然科学版） 2013年第S2期35卷 7-10,17页

作者：强振平何丽波狄光智陈旭西南林业大学计算机信息学院云南昆明650224 云南大学信息学院云南昆明650091

基于稀疏信号表征理论,同时利用稀疏约束和重建约束条件提出了一种对单幅图像超分辨率的方法.对于输入的低分辨率图像的每个图像块,寻找一种稀疏表征,然后用这些稀疏表征的系数来生成高分辨率输出图像.与以前单张图像重建的方法相比,该... 详细信息

基于稀疏信号表征理论,同时利用稀疏约束和重建约束条件提出了一种对单幅图像超分辨率的方法.对于输入的低分辨率图像的每个图像块,寻找一种稀疏表征,然后用这些稀疏表征的系数来生成高分辨率输出图像.与以前单张图像重建的方法相比,该算法具有好的鲁棒性.

关键词：图像超分辨率稀疏表征压缩感知图像重建