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994515978

铜虫 (小有名气)

[求助] 压缩感知利用过完备稀疏分解的重构算法已有2人参与

想把基于过完备原子库稀疏分解应用到压缩成像中,但是在压缩重构时,需要确定最优的原子,就想着在压缩感知算法中找到一些想法。看了一些文献没找到利用利用过完备原子库进行压缩重构的算法,请问虫友谁看到过利用过完备原子库进行压缩感知重构的文献?还是目前就没有这类算法,谢谢大家。
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catbin

银虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
994515978: 金币+3, ★★★很有帮助, 谢谢 2014-11-09 13:59:59
你说的是over-complete dictionary?如果是,这东西已经用了10多年了,你可以google搜索一下dictionary learning,文献很多。
静水流深
2楼2014-11-09 11:41:02
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994515978

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by catbin at 2014-11-09 11:41:02
你说的是over-complete dictionary?如果是,这东西已经用了10多年了,你可以google搜索一下dictionary learning,文献很多。

谢谢,新手还不太了解这个领域,
3楼2014-11-09 13:57:19
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suntree4152

铁虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与,应助指数 +1
994515978: 金币+2, ★★★★★最佳答案, 非常感谢 2014-11-09 19:17:22
你可以去看一看K-SVD算法,以及Angrew Wu小组在06年ICML发的一篇关于dictionary learning文章。当然这些算法只是取得了比较好的实验效果,没有给出理论证明。最近的结果,可以去查阅一下Candes(压缩传感的奠基人之一)小组在2011年发表的compressed sensing with Coherence and redundance dictionary,该文章提出了在一类over-complete的dictionary可稀疏表达的信号可以通过 l1-analysis来恢复,并且给出了理论证明。
4楼2014-11-09 18:33:09
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994515978

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by suntree4152 at 2014-11-09 18:33:09
你可以去看一看K-SVD算法,以及Angrew Wu小组在06年ICML发的一篇关于dictionary learning文章。当然这些算法只是取得了比较好的实验效果,没有给出理论证明。最近的结果,可以去查阅一下Candes(压缩传感的奠基人之 ...

真是太感谢了,那么具体,这就抓紧时间看
5楼2014-11-09 19:17:42
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994515978

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
4楼: Originally posted by suntree4152 at 2014-11-09 18:33:09
你可以去看一看K-SVD算法,以及Angrew Wu小组在06年ICML发的一篇关于dictionary learning文章。当然这些算法只是取得了比较好的实验效果,没有给出理论证明。最近的结果,可以去查阅一下Candes(压缩传感的奠基人之 ...

你好,我再ICML2006的论文里面没有找到Angrew Wu的文章啊,倒是有Andrew Wu,是名字打错了吗?谢谢
6楼2014-11-10 21:27:55
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suntree4152

铁虫 (正式写手)

引用回帖:
6楼: Originally posted by 994515978 at 2014-11-10 21:27:55
你好,我再ICML2006的论文里面没有找到Angrew Wu的文章啊,倒是有Andrew Wu,是名字打错了吗?谢谢...

打错了, 文章是“efficient sparse coding algorithms”发表在nips 2006. http://ai.stanford.edu/~hllee/nips06-sparsecoding.pdf
7楼2014-11-11 08:13:46
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994515978

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
7楼: Originally posted by suntree4152 at 2014-11-11 08:13:46
打错了, 文章是“efficient sparse coding algorithms”发表在nips 2006. http://ai.stanford.edu/~hllee/nips06-sparsecoding.pdf...

非常感谢
8楼2014-11-11 19:03:11
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