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为了提高压缩感知中随机滤波器采样信号的重构性能,该文采用L1最小化重构算法对压缩信号进行重构。通过数值试验表明,对于随机滤波器采样的信号,L1最小化重构算法的重构效果优于正交匹配追踪算法的重构效果。 相似文献
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针对人脸识别对遮挡、表情和光照的鲁棒性问题,提出基于PCA特征基压缩传感算法的人脸识别方法。利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩传感算法的超完备基。通过求解最小化l1范数,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别。实验结果表明,该方法在较低的人脸特征维数下具有较高的人脸识别率,能有效提高人脸识别对遮挡、表情和光照的鲁棒性。 相似文献
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压缩感知理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论。相较于传统的奈奎斯特采样定率,压缩感知理论采样数据量少,节省了后续处理时间和存储空间,这使其在信号处理领域有着广阔的应用前景。首先讨论了应用压缩感知理论的三个关键问题:信号稀疏表示、随机测量矩阵设计、信号重构算法,初步研究了压缩感知理论在图像压缩技术中的应用,给出了在不同压缩率下的重构图像和PSNR。计算机模拟结果表明了理论的可行性。 相似文献
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在压缩感知框架下运用正则化正交匹配追踪(ROMP)算法进行图像重构时,迭代次数取值不合适会严重降低重构图像的质量。针对这一问题,提出了确定合理迭代次数的方法。将以往迭代得出的结果作为先验知识,获取具有不同稀疏程度图像块的最佳迭代次数,从而保证了整幅图像的重构质量。实验表明,该方法重构效果优于采用固定迭代次数的ROMP算法。 相似文献
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为解决跳频信号侦察中高带宽带来的高采样率和海量数据处理问题,将压缩感知理论应用于跳频信号参数估计。根据跳频信号的时频特征,构建以加窗正弦函数为基函数的3-参数稀疏字典;在此基础上,提出一种带预处理过程的正交匹配追踪算法,从压缩测量值中获取跳频信号跳周期、跳变时刻以及跳频频率的估计值。仿真结果表明,该方法能够显著减少信号采样数据量和算法计算量,保持较高参数估计精度。 相似文献
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压缩感知理论是一种利用信号的稀疏性或可压缩性而把采样与压缩融为一体的新理论体系,它成功地克服了传统理论中采样数据量大、资源浪费严重等问题。该理论的研究方向主要包括信号的稀疏表示、测量矩阵的设计和信号的重构算法。其中信号的重构算法是该理论中的关键部分,也是近年来研究的热点。本文主要对匹配追踪类重构算法作了详细介绍,并通过仿真实验结果对这些算法进行了对比和分析。 相似文献
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人脸识别的主要难度在于,受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸训练样本不足时会导致识别率降低和稀疏表示求解效率较低的问题,提出了基于判别性低秩分解与快速稀疏表示分类(Low Rank Recovery Fast Sparse Representation-based Classification,LRR_FSRC)的人脸识别算法。利用低秩分解理论得到低秩恢复字典以及稀疏误差字典,结合低秩分解和结构不相干理论,训练出判别性低秩类字典和稀疏误差字典,并把它们结合作为测试时所用的字典;用坐标下降法来求解稀疏系数以提高了计算效率;根据重构误差实现测试样本的分类。在YALE和ORL数据库上的实验结果表明,提出的基于LRR_FSRC的人脸识别方法具有较高的识别率和计算效率。 相似文献
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针对现有的基于稀疏表示的人脸识别方法没有更新优化选择的原子的问题,提出一种基于子空间追踪的人脸识别方法。在稀疏编码过程中的原子选择步骤中,引入回溯迭代优化思想和多原子选择方案,通过移除可信度较低的原子来更新优化候选支撑向量中选择的原子,使选择的原子与待识别人脸图像具有最相似的结构,从而在该原子上的稀疏编码系数具有较好的人脸重构能力。实验证明,与基于正交匹配追踪(OMP)算法和基于OMP-cholesky算法的人脸识别相比,该算法在ORL和Yale B人脸数据库上的算法复杂度较低且识别率均提高了约5%。 相似文献
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利用语音信号线性预测残差的稀疏性特点可对语音信号进行压缩感知,但需要信号的线性预测系数来构造稀疏变换矩阵,从而增加预测系数传输的数据量。为此,提出将线性预测系数存入对角阵向量中构造循环矩阵,由此得到循环观测矩阵,再对语音信号进行观测。提取该循环矩阵中的线性预测系数构造残差域稀疏变换矩阵,利用正交匹配追踪算法对观测信号进行重构。仿真实验结果表明,与传统线性预测方法相比,该方法减少了3.9%以上的数据量,且比将高斯随机矩阵作为观测矩阵的方法具有更高的帧平均重构信噪比。 相似文献
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