非共享多测量向量的稀疏表示分类模型

作者:蔡体健; 樊晓平; 陈志杰; 廖志芳

摘要:多测量向量的联合稀疏重构要求多个源信号共享相同的稀疏结构,但实际应用中较难得到具有完全相同的稀疏结构的测量信号。为了降低非共享稀疏结构对MMV模型联合稀疏重构的影响,文中提出了一种改进贪婪类联合稀疏重构算法的方法。该方法在每次迭代时并不要求各测量向量选择相同的表示原子,而是要求选择同一类的表示原子。改进后的算法可用于非共享多测量向量的稀疏表示分类。基于模拟数据和标准人脸库数据的实验结果表明,改进后的模型可有效提高稀疏表示的分类性能。

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关键词:
  • 压缩感知
  • 多测量向量
  • 共享稀疏结构
  • 稀疏表示分类

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机科学

期刊级别:北大期刊

期刊人气:20241

杂志介绍:
主管单位:国家科学技术部
主办单位:国家科技部西南信息中心
出版地方:重庆
快捷分类:计算机
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
邮发代号:78-68
创刊时间:1974
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.94
综合影响因子:1.6