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中国博士后科学基金(20110491429)

作品数：6 被引量：40H指数：4
相关作者：刘青山孙玉宝吴敏吴泽彬韦志辉更多>>
相关机构：南京信息工程大学南京理工大学南京军区南京总医院更多>>
发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 2篇动目标
  • 2篇动目标检测
  • 2篇压缩感知
  • 2篇运动目标检测
  • 2篇图像
  • 2篇目标检测
  • 2篇光谱图像
  • 2篇感知
  • 2篇高光谱图像
  • 1篇四叉树
  • 1篇四叉树分解
  • 1篇谱聚类
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇先验
  • 1篇向量
  • 1篇向量模型
  • 1篇结构自适应
  • 1篇聚类
  • 1篇拉格朗日

机构

  • 6篇南京信息工程...
  • 5篇南京理工大学
  • 3篇南京军区南京...
  • 1篇北京空间机电...

作者

  • 6篇孙玉宝
  • 6篇刘青山
  • 3篇吴敏
  • 2篇吴泽彬
  • 1篇肖亮
  • 1篇贺金平
  • 1篇韦志辉
  • 1篇周伟
  • 1篇李欢

传媒

  • 2篇电子学报
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇计算机辅助设...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2016
  • 4篇2014
  • 1篇2012
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于稀疏重构的超图谱聚类方法被引量：2
2014年
超图谱聚类方法由于能很好地描述数据点间的高阶信息,近年来受到了广泛的关注。不同于传统图结构,超图结构中的超边不是两两数据点间的连接,而是一组具有某种相同特性的数据子集。在实际应用中,常用K-近邻来构建超图中的超边,因此,并没有考虑到数据内在的关联性。提出一种新的基于稀疏重构的超图构建方法。对每一样本,用稀疏表示来找到与其最有关联的近邻样本,以此形成基于稀疏重构的超图模型,使得每个超边内的样本都具有很强的关联性。最后通过对超图拉普拉斯矩阵进行谱分解得到聚类结果。在人脸数据库、手写体数据库上的实验结果验证了算法的有效性。
王灿田孙玉宝刘青山
关键词：超图谱聚类
基于分层鲁棒主成分分析的运动目标检测被引量：10
2014年
针对鲁棒主成分分析(RPCA)模型未能有效地利用运动目标时空连续性先验,容易将背景中的动态细节误判为运动目标的问题,提出了基于分层RPCA的运动目标检测方法.第一层RPCA模型对下采样的低分辨视频进行快速分解,动态地估计可能的运动区域,并利用时空域3D全变差模型来去除稀疏成分中的非结构化的背景扰动,确定显著的运动目标区域,生成运动区域map;第二层构建加权的RPCA模型,根据估计的运动区域map对候选前景进行阈值加权,鲁棒地检测运动目标,得到清晰完整的前景.实验结果证明,该方法能够有效地处理复杂动态背景的运动目标检测.
仓园园孙玉宝刘青山
关键词：运动目标检测
运动目标检测的l_0群稀疏RPCA模型及其算法被引量：4
2016年
经典的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)目标检测算法使用l1范数逐一判别每一像素点是否属于运动目标,未能考虑到运动目标在空间分布的连续性,不利于提升运动目标检测的鲁棒性.本文提出了一种基于l0群稀疏RPCA模型的运动目标检测方法.首先运用Ncuts算法进行区域过分割,生成多个同性区域,将其作为群稀疏约束的分组信息;第二步构造基于l0群稀疏RPCA模型,运用群稀疏准则判别过分割后的各同性区域是否为运动目标,采用交替方向乘子算法对模型进行快速求解,约束过分割形成的同性区域具有相同检测结果,进而将背景环境和运动前景分离,能够更加准确地度量运动目标的区域边界,且对复杂的背景扰动更加鲁棒,达到了运动目标鲁棒检测的目的.
周伟孙玉宝刘青山吴敏
关键词：过分割运动目标检测
基于图稀疏正则化多测量向量模型的高光谱压缩感知重建被引量：5
2014年
压缩感知重建是解决高光谱现有成像模式数据量大冗余度高问题的一个有效机制。针对高光谱图像的多通道特性,该文建立了高光谱压缩感知的多测量向量模型,编码端使用随机卷积算子对各通道进行快速采样,生成测量向量矩阵。解码端构建图稀疏正则化的联合重建模型,在稀疏变换域将高光谱图像分解为谱间的关联成分和差异成分,通过图结构化稀疏度量表征关联成分的空谱相关性,并约束谱间差异成分的稀疏性。进一步提出模型求解的交替方向乘子迭代算法,通过引入辅助变量与线性化技巧,使得每一子问题均存在解析解,降低了模型求解的复杂度。对多个实测数据集进行了对比实验,实验结果验证了该文模型与算法的有效性。
孙玉宝李欢吴敏吴泽彬贺金平刘青山
关键词：高光谱图像
联合低秩与稀疏先验的高光谱图像压缩感知重建被引量：10
2014年
本文建立了一种新的高光谱图像压缩感知重建模型,编码端采用块对角的Noiselet测量矩阵对每一谱带进行独立采样,解码端首先建立高光谱图像低秩稀疏表示模型,分解为低秩与稀疏成分,并对低秩成分在空间维进行稀疏分解,进而构建联合谱间低秩性先验与谱内空间稀疏性先验的凸优化重建模型,并提出模型求解的增广拉格朗日乘子迭代算法,通过引入辅助变量与线性化技巧,使得每一子问题均存在解析解,降低了模型求解的复杂度.实验结果验证了本文模型及其算法的有效性.
孙玉宝吴泽彬吴敏刘青山
关键词：压缩感知
图像稀疏表示的结构自适应子空间匹配追踪算法研究被引量：11
2012年
如何设计高效的图像稀疏表示模型及其分解算法是稀疏表示领域的研究热点.文中首先构建了图像的结构自适应多成分稀疏表示模型,该模型采用相对阈值标准对图像进行结构自适应的四叉树区域剖分,并将其分类为平滑、边缘和纹理结构的同性区域,构建与其结构形态相一致的多成分字典进行表示.进一步提出了一种结构自适应的子空间匹配追踪图像稀疏分解算法,将每一区域只在与其结构类型相一致的单一结构类型子成分字典中进行低维子空间搜索,降低了图像维数与字典搜索复杂度,提高了稀疏分解效率.实验结果验证了文中算法的有效性.
孙玉宝肖亮韦志辉刘青山
关键词：四叉树分解
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