针对图像序列的谱深度学习算法

发布时间：2019-03-29 08:16

【摘要】：为了更好地理解图像序列的隐藏深度信息,需要分析数据的隐藏结构。目前,多采用谱流形学习算法学习高维采样数据的低维嵌入坐标,从而获取数据的隐藏结构。谱流形学习算法一般是基于所研究的高维数据分布在单个流形上的前提假设,并不支持图像序列中存在的多流形结构。结合图像序列的结构特点,提出了一种针对图像序列的谱深度学习算法(spectral deep learning,SDL)。通过建立混合多流形模型,保持流形局部变化的平滑和连续,利用流形对齐建立层次流形的映射关系,得到图像序列的深度低维嵌入坐标。最后通过实验证明了算法在混合多流形数据集和图像序列数据集上的有效性。
[Abstract]:In order to better understand the hidden depth information of the image sequence, it is necessary to analyze the hidden structure of the data. At present, spectral manifold learning algorithm is often used to learn the low-dimensional embedded coordinates of high-dimensional sampled data, so as to obtain the hidden structure of the data. The spectral manifold learning algorithm is usually based on the assumption that the high-dimensional data are distributed on a single manifold and does not support the multi-manifold structure in the image sequence. Based on the structural characteristics of image sequences, a spectral depth learning algorithm (spectral deep learning,SDL) for image sequences is proposed. By building a hybrid multi-manifold model to keep the local variation of the manifold smooth and continuous, the mapping relation of the hierarchical manifold is established by using the manifold alignment, and the low-dimensional embedded coordinates of the image sequence are obtained. Finally, the effectiveness of the algorithm on hybrid multi-manifold data sets and image sequence data sets is proved by experiments.
【作者单位】： 苏州大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金Nos.61033013,60775045~~
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2449332