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基于字典学习的稠密光场重建算法 下载：45 浏览：356

夏正德1 宋娜1 刘宾2 潘晋孝2 闫文敏3 邵子惠4 《现代物理学报》 2020年11期

摘要:
相机阵列是获取空间中目标光场信息的重要手段，采用大规模密集相机阵列获取高角度分辨率光场的方法增加了采样难度和设备成本，同时产生的大量数据的同步和传输需求也限制了光场采样规模.为了实现稀疏光场采样的稠密重建，本文基于稀疏光场数据，分析同一场景多视角图像的空间、角度信息的关联性和冗余性，建立有效的光场字典学习和稀疏编码数学模型，并根据稀疏编码元素间的约束关系，建立虚拟角度图像稀疏编码恢复模型，提出变换域稀疏编码恢复方法，并结合多场景稠密重建实验，验证提出方法的有效性.实验结果表明，本文方法能够对场景中的遮挡、阴影以及复杂的光影变化信息进行高质量恢复，可以用于复杂场景的稀疏光场稠密重建.本研究实现了线性采集稀疏光场的稠密重建，未来将针对非线性采集稀疏光场的稠密重建进行研究，以推进光场成像在实际工程中的应用.

基于稀疏字典的李群机器学习算法 下载：44 浏览：388

熊啸东 李凡长 王邦军 梁合兰 《人工智能研究》 2020年9期

摘要:
李群机器学习理论被广泛应用于图像集分类中的数据表示和处理,并获得较优结果.由此,文中提出基于稀疏字典的李群机器学习算法.首先使用协方差矩阵对图像集建模,分析协方差矩阵构成的李群结构,应用对数映射将数据映射到线性空间中,得到数据的距离矩阵.再使用路标多维缩放对数据进行降维处理,降低运算成本.最后,使用带费舍尔判别字典学习进行分类.在YTC数据集上的实验证明文中算法具有良好的鲁棒性和准确率.

基于改进的字典学习与稀疏表示的人脸表情识别 下载：56 浏览：455

黎明1，2 彭秀姣1 王艳2 《建模与系统仿真》 2018年10期

摘要:
为克服人脸表情图像识别过程中光照、遮挡等带来的影响,减少稀疏表示分类的时间,提出一种融合HOG特征和改进KC-FDDL(K-means Cluster and Fisher Discrimination Dictionary Learning)字典学习稀疏表示的人脸表情识别算法。对归一化后的表情图像提取HOG特征构成训练集,对训练集进行改进的K-均值聚类的Fisher判别字典学习,利用残差加权的稀疏表示进行表情分类。Cohn-Kanade数据库上的实验结果表明,该算法相比其他的人脸表情分类方法具有耗时低、相似表情分类更准确的优势。
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