字典学习模型、算法及其应用研究进展

发布时间：2017-12-06 11:21

  本文关键词：字典学习模型、算法及其应用研究进展

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【摘要】：稀疏表示模型常利用训练样本学习过完备字典,旨在获得信号的冗余稀疏表示.设计简单、高效、通用性强的字典学习算法是目前的主要研究方向之一,也是信息领域的研究热点.基于综合稀疏模型的字典学习方法已经广泛应用于图像分类、图像去噪、图像超分辨率和压缩成像等领域.近些年来,解析稀疏模型、盲字典模型和信息复杂度模型等新模型的出现丰富了字典学习理论,使得更广泛类型的信号能够被"简单性"描述.本文详细介绍了综合字典、解析字典、盲字典和基于信息复杂度字典学习的基本模型及其算法,阐述了字典学习的典型应用,指出了字典学习的进一步研究方向.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61471313) 河北省自然科学基金(F2014203076)资助~~
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 在信号处理领域,人们一直对信号的“简单性”描述高度重视.从信息论的角度看,如果信号是稀疏的,或具有某种结构,或可用某个确定的模型来表示,这样的信号称之为“简单”信号.“简单”信号具有较少的信息量,由少量比特就可以表示.“简单性”是简单信号具有的固有特性,它通常表现

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本文编号：1258421