IEEE Trans 2006 使用K-SVD构造超完备字典以进行稀疏表示（稀疏分解）

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IEEE Trans 2006 使用K-SVD构造超完备字典以进行稀疏表示（稀疏分解）

K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的. K-SVD算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵.第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典. 设D∈R n×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合.也就是说y=Dx,其中x∈RK表示信号y的稀疏系数.论文中采用的是2范数…

对比学习下的跨模态语义对齐是最优的吗？---自适应稀疏化注意力对齐机制 IEEE Trans. MultiMedia

论文介绍:Unified Adaptive Relevance Distinguishable Attention Network for Image-Text Matching (统一的自适应相关性可区分注意力网络)IEEE Trans. MultiMedia 主要优势: 1)首次提出一种自适应的相关性区分注意力学习框架.在对比学习的相对概念下,通过将注意力阈值也统一到学习过程,实现一种相互提升的优化方式,能够在学习更具备对齐区分性的特征嵌入同时,获取最优的注意力区分阈值. 2)通过自适应学习…

【转】IP协议详解之子网寻址、子网掩码、构造超网

子网寻址 1. 从两级IP地址到三级IP地址 <1>. IP地址利用率有时很低. <2>. 给每一个物理网络分配一个网络号会使路由表变得太大而使网络性能变坏. <3>. 两级IP地址不够灵活. 为了解决上述问题,1985年起在IP地址中增加了一个“子网号字段”,使两级IP地址变为三级IP地址.这种方法叫做划分子网( subnetting ), 或子网寻址或子网路由选择. 2. 划分子网的基本思路如下: <1>. 一个拥有许多物理网络的单位,可将所属的物理网络…

IEEE Trans 2007 Signal Recovery From Random Measurements via OMP

看了一篇IEEE Trans上的关于CS图像重构的OMP算法的文章,大部分..看不懂,之前在看博客的时候对流程中的一些标号看不太懂,看完论文之后对流程有了一定的了解,所以在这里解释一下流程,其余的如果以后有用到的话再学习看看. 文章中有这么一段话: 这句话的意思是说,压缩感知中的信号重构和稀疏近似,也就是稀疏分解的原理其实是一样的.在CS恢复中∵s只有m个非零项,所以观测向量v是字典Phi中m列的线性组合.在稀疏分解说我们说v在字典Phi中有m个展开项. 接着说说论文中的OMP算法流程: 之前学…

IEEE Trans 2009 Stagewise Weak Gradient Pursuits论文学习

论文在第二部分先提出了贪婪算法框架,如下截图所示: 接着根据原子选择的方法不同,提出了SWOMP(分段弱正交匹配追踪)算法,以下部分为转载<压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪(SWOMP)> 分段弱正交匹配追踪(StagewiseWeak OMP)可以说是StOMP的一种改进算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为“弱选择”(Weak Selection),详见文献[1]的第3部分“III. STAGEWISE WEAK ELEMEN…

(转)IP协议详解之子网寻址、子网掩码、构造超网

原文网址:http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2010/10/05/1844399.html 子网寻址 1. 从两级IP地址到三级IP地址 <1>. IP地址利用率有时很低. <2>. 给每一个物理网络分配一个网络号会使路由表变得太大而使网络性能变坏. <3>. 两级IP地址不够灵活. 为了解决上述问题,1985年起在IP地址中增加了一个"子网号字段",使两级IP地址变为三级IP地址.这种方法叫做划…

机器学习进阶-疲劳检测(眨眼检测) 1.dist.eculidean(计算两个点的欧式距离) 2.dlib.get_frontal_face_detector(脸部位置检测器) 3.dlib.shape_predictor(脸部特征位置检测器) 4.Orderdict(构造有序的字典)

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))]) # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示…