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应用结构聚类字典学习压制地震数据随机噪声

石油地球物理勘探 2018年第6期53卷 1119-1127,I0001页

作者：张岩任伟建唐国维东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 东北石油大学现代教育技术中心黑龙江大庆163318

针对地震数据中不同空间位置的波形变化差异较大,全局字典学习稀疏表示方法不足以最优稀疏表示复杂局部特征的问题,提出基于结构聚类字典学习稀疏表示的随机噪声压制算法。首先利用地震数据分块结构的自相似性与全局字典稀疏表示系数分... 详细信息

针对地震数据中不同空间位置的波形变化差异较大,全局字典学习稀疏表示方法不足以最优稀疏表示复杂局部特征的问题,提出基于结构聚类字典学习稀疏表示的随机噪声压制算法。首先利用地震数据分块结构的自相似性与全局字典稀疏表示系数分布存在的规律性与冗余性,应用K-means思想对地震数据进行分块结构聚类,对每一类数据块集合采用奇异值分解(SVD)得到超完备字典,依据各个聚类中心重新编码该类地震数据块,得到原始地震数据更稀疏的表示和描述;然后建立正则化模型更新质心和地震数据估计值;最后利用双变量迭代阈值算法求解模型中双L_1范数的优化问题,得到去噪后的地震数据。对比实验表明,应用本文方法去噪后的地震数据具有较高的信噪比及较强的局部纹理保持能力,证明了算法压制随机噪声的有效性。

关键词：噪声压制稀疏表示结构聚类字典学习

Fisher准则下面向判别性特征的字典学习方法及其组织病理图像分类研究

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自动化学报 2018年第10期44卷 1842-1853页

作者：汤红忠李骁张小刚张东波王翔毛丽珍湘潭大学信息工程学院湘潭411105 湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105

针对当前面向组织病理图像特征提取的字典学习方法中存在着学习的无病字典与有病字典相似程度高,判别性弱的问题,本文提出一种新的面向判别性特征字典学习方法 (Discriminative feature-oriented dictionary learning based on Fisher c... 详细信息

针对当前面向组织病理图像特征提取的字典学习方法中存在着学习的无病字典与有病字典相似程度高,判别性弱的问题,本文提出一种新的面向判别性特征字典学习方法 (Discriminative feature-oriented dictionary learning based on Fisher criterion, FCDFDL).该方法基于Fisher准则构造目标函数的惩罚项,最小化学习字典的类内距离与最大化学习字典的类间距离,大大降低无病字典与有病字典间的相似性.同时,优化学习字典对同类样本的重构性能,并约束学习字典对非同类样本的重构性能.然后,利用本文学习的无病与有病字典对测试样本进行稀疏表示,采用重构误差向量的统计量构造分类器.最后,分别在ADL数据集与BreaKHis数据集上验证了本文方法的有效性.实验结果表明,本文学习字典的判别性更强,获得了更优的分类性能.

关键词：组织病理图像 Fisher准则字典学习判别性特征

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基于字典学习的音频大地电磁数据处理

地球物理学报 2018年第9期61卷 3835-3850页

作者：汤井田李广周聪任政勇肖晓刘子杰中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室(中南大学) 长沙410083 东华理工大学省部共建核资源与环境国家重点实验室培育基地南昌330013 核工业二三O研究所长沙410011

音频大地电磁(Audio Magnetotelluric,AMT)信号常常受到持续性人文噪声影响,这类噪声使用远参考法和Robust阻抗估计等常规方法往往效果不佳.为此,本文从噪声的规律与特征出发,提出一种新的AMT数据处理方法.首先通过字典学习方法从观测... 详细信息

音频大地电磁(Audio Magnetotelluric,AMT)信号常常受到持续性人文噪声影响,这类噪声使用远参考法和Robust阻抗估计等常规方法往往效果不佳.为此,本文从噪声的规律与特征出发,提出一种新的AMT数据处理方法.首先通过字典学习方法从观测数据中自主学习到人文噪声的特征结构,构建冗余字典,然后利用学习到的冗余字典,分离出AMT数据中的人文噪声.为验证方法的有效性,首先进行了合成数据的仿真试验,然后在四川凉山进行了针对性的野外试验研究,最后将本文方法应用于庐枞矿集区实测数据的处理.结果表明,本文方法能够快速、准确地分离出AMT信号中的人文干扰,保留有用信号,显著改善AMT数据质量.

关键词：音频大地电磁勘探数据处理信噪分离字典学习移不变稀疏编码

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结合系数重用正交匹配追踪的字典学习算法

华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第8期46卷 52-56,63页

作者：刘杰平杨朝煜陈栋杨业长马丽红华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进... 详细信息

针对压缩感知中字典对信号稀疏表示能力不足的问题,文中提出了一种结合系数重用正交匹配追踪的自适应字典学习算法,该算法使用系数重用正交匹配追踪算法得到稀疏系数,在字典更新阶段引入上一次迭代过程的先验信息.首先对稀疏系数矩阵进行奇异值分解,再分别用前一次更新的字典对左奇异矩阵和用训练信号对右奇异矩阵进行变换,然后采用变换后的左、右奇异矩阵构造新矩阵,最后利用新矩阵进行字典训练.实验结果表明,采用文中算法得到的字典对图像具有更好的稀疏表示能力,提高了重构图像的质量.

关键词：压缩感知稀疏表示自适应字典字典学习

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基于判别字典学习的线性子空间人脸识别算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2019年第9期47卷 95-100页

作者：任克强张静然江西理工大学信息工程学院

提出判别字典学习来获取线性子空间方法,以减弱光照等噪声对子空间人脸特征提取的影响,从而在保证稀疏系数的局部结构性同时保持字典的判别性.首先,训练与语意相关的结构字典,并在破坏非同类语意样本间局部结构稀疏性的同时,增强同类语... 详细信息

提出判别字典学习来获取线性子空间方法,以减弱光照等噪声对子空间人脸特征提取的影响,从而在保证稀疏系数的局部结构性同时保持字典的判别性.首先,训练与语意相关的结构字典,并在破坏非同类语意样本间局部结构稀疏性的同时,增强同类语意样本间局部结构的稀疏性;其次,利用最大间隔准则(MMC)在重构后稀疏易分的语意子空间对样本进行特征提取,不仅可以避免小样本问题还可以在重构后的语意空间中提取抗噪声干扰的特征.在Yale库、AR库和Yale B库数据集上的试验结果表明:与现有算法相比,该算法有更优的性能,能更高效地提取不受噪声干扰的易分类人脸语意特征.

关键词：线性子空间人脸识别稀疏表示字典学习判别投影

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基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别方法

煤炭学报 2016年第12期41卷 3190-3196页

作者：伍云霞田一民中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

现今的煤岩图像识别方法取得了一些阶段性的成果,但还无法满足实际需求。为了挖掘新的煤岩图像识别方法,研究了基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别技术,提出用字典学习算法提取煤岩图像特征。字典学习算法采用随机选择的方法对字典... 详细信息

现今的煤岩图像识别方法取得了一些阶段性的成果,但还无法满足实际需求。为了挖掘新的煤岩图像识别方法,研究了基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别技术,提出用字典学习算法提取煤岩图像特征。字典学习算法采用随机选择的方法对字典进行初始化和更新。结合分类算法对煤岩图像进行分类识别,结果表明:通过字典学习,能简单有效表达煤岩图像的特征信息,获得了较高的识别率,且该特征提取方式具有较好的发展前景。研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法。

关键词：字典学习煤岩图像特征提取煤岩识别

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字典学习算法概述及应用

网络安全技术与应用 2023年第2期 29-31页

作者：宋艳刘佳河南林业职业学院河南471002

随着大数据时代的到来,数据处理的难度也在逐步增加。为了加强对数据信息的处理,很多领域均加强了对字典学习算法的应用。字典学习算法是一款可以应用在多领域中的数据处理方式,其不仅可以实现对图形图像信息的处理,还可以实现对不同数... 详细信息

随着大数据时代的到来,数据处理的难度也在逐步增加。为了加强对数据信息的处理,很多领域均加强了对字典学习算法的应用。字典学习算法是一款可以应用在多领域中的数据处理方式,其不仅可以实现对图形图像信息的处理,还可以实现对不同数据信息的分类处理。本文主要介绍了字典学习算法的基本原理以及常见的综合字典、解析字典以及基于信息复杂度的字典模型及其算法,并阐述了字典学习算法的经典应用。

关键词：字典学习模型算法应用

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基于字典学习的传统民族服饰多标签标注算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2021年第3期49卷 18-23页

作者：赵海英郑桥北京邮电大学计算机学院北京100876

为了实现对传统民族服饰图像文化内涵的自动挖掘,提出了基于字典学习的传统民族服饰图像多标签标注算法.该算法在原有相似系数结构不相关字典学习方法基础上,对重建系数判别能力进一步增强,实现多标签标注任务.首先,利用支持向量机(SVM... 详细信息

为了实现对传统民族服饰图像文化内涵的自动挖掘,提出了基于字典学习的传统民族服饰图像多标签标注算法.该算法在原有相似系数结构不相关字典学习方法基础上,对重建系数判别能力进一步增强,实现多标签标注任务.首先,利用支持向量机(SVM)算法对重建系数进行线性分类;接着,为每一类别构建一个字典,同时对SVM分类错误的样本进行惩罚;然后,将字典与重建系数不断迭代求解;最后,利用测试样本重建误差和重建系数在分类器中的分类效果完成标签预测.实验结果证明了该方法性能上有所提升,并且在不同数据上的结果更加稳定.

关键词：字典学习传统民族服饰多标签标注重建系数自动挖掘文化内涵

基于字典学习和拓展联合动态稀疏表示的SAR目标识别

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自动化学报 2020年第12期46卷 2638-2646页

作者：曹娜王永利孙建红赵宁宫小泽南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094 63850部队白城137001

提出了一种基于字典学习和拓展联合动态稀疏表示的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的目标自动识别(Automatic target recognition,ATR)方法.首先,在图像预处理时,分割出目标区域和目标遮挡地面形成的阴影区域,将这两个... 详细信息

提出了一种基于字典学习和拓展联合动态稀疏表示的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的目标自动识别(Automatic target recognition,ATR)方法.首先,在图像预处理时,分割出目标区域和目标遮挡地面形成的阴影区域,将这两个区域的信息结合起来能更好地表示图像.其次,将字典学习方法LC-KSVD(Label consistent k-singular value decomposition)引入到训练阶段中,分别学习目标区域和阴影区域的特征字典,而不是直接将所有训练样本作为固定字典.最后,在测试阶段提出了拓展联合动态稀疏表示算法,使图像数据中的两个特征共享相似但不完全相同的稀疏模式,还可处理图像噪声遮挡损坏问题.标准数据集上的实验结果表明,该方法使不同类别更具区分性,有效地提高了SAR图像的目标识别准确度.

关键词：字典学习拓展联合动态稀疏表示目标识别合成孔径雷达图像