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fairyhuihui金虫 (小有名气)
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[求助]
图像稀疏表示的基本流程
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求助 帮忙图像稀疏表示的基本流程是怎样的呀比如：稀疏编码用到OMP，字典训练用到K-ＳＶＤ。这两个是怎么用的？ |
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小木虫: 金币+5, 回帖也精彩 2013-11-20 16:38:34
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小木虫: 金币+5, 回帖也精彩 2013-11-20 16:38:34
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PAMI上Robust face recognition via sparse representation YiMa是作者之一。该文的重点是利用了L1范数优化结果的稀疏性来实现人脸识别。对模式识别领域是很有启发的。 但是，就稀疏表示这个概念来说，其意义应该更为宽泛。以图像处理为例，将原始图像转换到一个基空间上，这个新的描述如果是稀疏的就可以称为稀疏表示。 OMP的本质是一种贪婪迭代方法，只要你设计的基空间合适，那么其稀疏表示流程大致如下： 1、构建字典（也就是基空间啦），每个原子（基）的大小与原始图像一样（如100×100）。这里要注意，稀疏表示多采用过完备字典； 2、投影迭代。将原始图像与所有基做内积运算，然后选取最大的，再将原始图像与这个最大值和最大值对应基的乘积相减； 3、将相减后的部分再重复第2步的运算，直到这个差的能量满足一个很小的阈值就停止迭代； 这样，你的字典上按其排序会有一个对应的内积结果的向量，这个向量就是稀疏表示啦！ 大概过程就是这样的，可能有些错误，但是思路就是这样！ 给辛苦费啊！  |
8楼2012-05-17 21:21:44
yuxuanfeng
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