基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法的研究

提出了一种基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法:首先,通过对图像块的数据矩阵进行奇异值分解和全局子空间分析,确定信号子空间和噪声子空间;其次,利用图像块与信号子空间的距离寻找相似块,并将相似块分组为训练样本;再次,对相似块矩阵进行奇异值分解,并确定表示相似块的奇异向量;最后,去除表示噪声的基.实验结果表明,该算法能...     

矩阵低秩逼近的快速增量算法及其在人脸图像中的应用

针对矩阵数据降维或低秩逼近问题,提出了一种快速增量算法.假设矩阵数据存在双边分解,建立了两个相互耦合的特征子空间模型,因此增量算法由两个特征子空间的迭代更新构成.每一步迭代,新载入的矩阵数据沿着行(列)特征子空间进行正交分解,从而获得了行(列)协方差矩阵更紧致的表达.一旦该表达被建立,行(列)特征子空间的更新就可以通过解一个和矩阵数据的行(列)数相比更小规模的特征值问题来完成,算法的高效率得以实现.该算法被应用到人脸图像重构和人脸跟踪问题中,一系列实验表明了算法的有效性.     

基于低秩描述的特征提取算法

低秩表示算法是通过最小化矩阵核范数来求解低秩表示系数,然而待求解的低秩表示系数的稀疏性低的要求导致求解不稳定的情况。针对这个问题,在基本的图像低秩表示算法中引入一个约束条件来保证系数的最稀疏性,在特征提取过程中来获取图像数据在各个空间中的整体几何结构。通过对不同的加噪图像进行去噪恢复和分类识别,并与现有算法对比,证明改进算法的低秩特性更具有效性和判别性。在ORL库和Yale B库人脸库上的实验结果证明,改进的算法比原算法在图像去噪效果上更有效,具有较高的识别率。     

基于低秩表示的判别特征提取算法

为了更好地获取高维数据的特征,提出一种特征提取算法——低秩判别映射. 首先基于低秩表示构造代表样本关联性的关联矩阵,然后利用关联矩阵应用判别准则. 低秩表示以样本作为基函数,利用所有样本构建关联矩阵,其构造特点决定了关联矩阵能够很好地体现样本集的全局结构和样本之间的判别关系. 人脸数据集的实验表明,低秩判别映射优于其他广泛应用的特征提取方法.     

基于低秩矩阵近似的鲁棒DOA估计方法

针对非均匀噪声背景下传统非离散化方法在少快拍条件下波达方向（DOA）估计性能恶化的问题, 提出基于原子范数最小化和零化滤波器的非离散化参数估计方法. 该方法利用参数空间连续性构建基于原子集合的阵列信号稀疏表示模型, 将信号协方差矩阵的恢复问题转化为原子${\ell _0}$范数最小化问题. 基于信号协方差矩阵的厄米特托普利兹结构和低秩特性, 将原子${\ell _0}$范数最小化问题转化为实际可解的基于低秩矩阵近似的半定规划问题, 从而恢复信号协方差矩阵. 根据零化滤波理论通过求解零化滤波器系数获取DOA参数估计. 仿真结果表明, 在非均匀噪声和少快拍同时存在条件下, 该方法比现有同类方法具有更高的估计精度和鲁棒性. 在不同最大噪声功率比条件下,本文方法的均方根误差比现有方法平均减小59.4%.      

基于低秩投影与稀疏表示的人脸识别算法

当训练和测试图像同时受到污损时,人脸识别的性能会急剧下降。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸识别算法。首先利用鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)方法得到训练样本的低秩部分;然后基于原始训练样本及其低秩部分得到低秩投影矩阵,该矩阵可以对存在污损的测试图像进行恢复;最后使用稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC)算法对恢复后的测试图像进行分类。在两个公开数据库上进行实验,实验结果证明了本文算法的有效性,同时识别性能优于SRC及线性回归分类(linear regression classification,LRC)方法,能在一定程度上处理样本数据受到污损的情况。     

基于低秩矩阵填充的推荐算法

针对已有协同过滤推荐技术中评分矩阵极度稀疏问题,提出了一种基于低秩矩阵填充技术的推荐算法.该算法从贝叶斯框架出发,提出了能够解决低秩矩阵问题的分层高斯先验模型,并将广义近似消息传递算法嵌入到贝叶斯框架,规避了贝叶斯学习过程中烦琐的矩阵逆运算,提升了算法运算速度,同时在广义近似消息传递算法中施加阻尼运算以促进收敛.在开放数据集上的实验结果表明,所提出的算法与相关的矩阵填充推荐算法相比,有效地提高了推荐准确度.     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

改进的自适应最优低秩信道估计算法

针对正交频分复用系统中线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法计算复杂度高,且存在当信道的统计特性与先验知识不匹配时估计性能恶化的问题,利用信道频域冲激响应的移动平均自相关函数,结合子空间分解、跟踪和序列正交原理,提出一种改进的自适应最优低秩信道估计算法.对比文中算法和LMMSE算法、LS算法和联合AIC(akaike criterion)秩估计准则的自适应低秩信道估计算法,结果表明:文中算法的秩估计更为精确;在插入导频数量较少的情况下,改进的信道估计算法能获得更高的信噪比性能增益.     

基于张量分解的鲁棒核低秩表示算法研究

低秩表示算法,如低秩表示（Low-Rank Representation, LRR）,鲁棒核低秩表示（Robust Kernel Low-Rank Representation, LRRRKLRR）,在处理高维数据方面展现了广阔的应用前景,然而这些方法并不适合高阶数据,传统的低秩表示算法通常只对数据的某一特征属性进行降维。在本文中,我们提出了基于张量分解的鲁棒核低秩表示算法（Kernel Low-Rank Representation by Robust Tensor Decomposition, RTDKLRR）,该算法能够处理高阶非线性的张量数据,对噪声更加鲁棒。本文首先对RTDKLRR算法设计目标函数并给出约束条件,其次,设计迭代规则对目标函数进行优化。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,我们的算法优于同类算法。     

投资组合优化模型的一个序列凸近似算法

以CVaR为代表的凸优化投资组合模型近年来引起了广泛研究.为克服传统投资组合模型中凸近似的不足,提出了一个投资组合的DC规划模型.该模型用一个DC函数替代了CVaR模型中的凸近似函数,同时要求所有约束条件在概率意义下成立.进一步地,提出了一个序列凸近似(SCA)算法用于求解DC规划问题,并运用Monte-Carlo方法来实现SCA算法.初步的实验结果表明,因子收益服从"尖峰厚尾"分布时,模型的目标函数值优于采用CVaR近似的目标函数值.     

一种修正的DS合成法则及其近似算法

文章对DS合成法则中焦元可信度重新分配及合成法则的复杂度问题进行了探索和研究,提出了焦元在融合时信质部分转移的思想,据此确定了焦元可信度转移度的概念,进而提出了一种修正的DS合成公式.为了解决DS合成法则计算复杂度存在的np难题,论文提出了一种新的近似算法,并进行了实例分析,结果显示了新方法具有一定的合理性.     

Improved hand tracking algorithm in video sequences for intelligent rehabilitation

Intelligent rehabilitation system is an active research topic. It is motivated by the increased number of limb disabled patients. Human motion tracking is the key technology of intelligent rehabilitation system, because the movement of limb disabled patients needs to be localized and learned so that any undesired motion behavior can be corrected in order to reach an expectation. This paper introduces a realtime tracking system of human hand motion, specifically intent to be used for home rehabilitation. Vision sensor (camera) is employed in this system to track the hand movement, and the improved Camshift algorithm and Kalman filter are used to implement dynamic hand tracking in the video. CAMSHIFT algorithm is able to track any kind of target colors by building a histogram distribution of the H channel in HSV color space from the region of interests selected by users at the initial stage. Kalman filter is able to predict hand location in one image frame based on its location data detected in the previous frame. The experimental results show that this system can track 2D hand motion and has acceptable accuracy by using the two algorithms properly. The new algorithm proposed in this paper can not only deal with the skin color interference problems, but also deal well with the track of complex background.     

Improved hand tracking algorithm in video sequences for intelligent rehabilitation

Intelligent rehabilitation system is an active research topic.It is motivated by the increased number of limb disabled patients.Human motion tracking is the key technology of intelligent rehabilitation system,because the movement of limb disabled patients needs to be localized and learned so that any undesired motion behavior can be corrected in order to reach an expectation.This paper introduces a real-time tracking system of human hand motion,specifically intent to be used for home rehabilitation.Vision s...     

一种设计线性相位最小二乘逼近滤波器的方法

运用变分原理并结合数值分析的一些方法，给出了一种设计线性相位最小二乘滤波器的算法，并将这种方法设计的滤波器与最佳一致逼近方法设计的滤波器进行了比较。     

广义差分法的外推

本文就椭圆边值问题的广义差分法给出了一种外推算法,可将逼近精度提高一阶。     

一种曲面拟合内插数字海图水深插值算法的设计与实现

设计和实现了一种改进的曲面拟合内插水深插值算法。以实现海岸带数字高程模型(DEM)为背景，比较几种不同的水深插值算法的优点和不足，设计一种曲面拟合内插算法并建模实现，表明该算法具有插值结果较精确和鲁棒性较好等优点，应用在MGIS上进行海岸带DEM实验并取得了较好的实验结果。     

基于改进自适应乌鸦搜索算法的无源定位

为解决利用时差(time difference of arrival,TDOA)信息无源定位计算困难的问题,引入乌鸦搜索算法(crow search algorith,CSA),针对该算法易陷入局部极值,提出一种改进自适应乌鸦搜索算法(adaptive crow search algo-rithm,ACSA).综合考虑...     

比赛中的一个概率问题

本文从体育比赛的规则(如三局两胜制)谈起,讨论其中的概率问题.并给以推广,得到一般的结论.     

用算子半群理论研究转移函数的逼近

用算子半群方法研究了参数连续Markov链中转移函数的逼近.给出了最小转移函数收敛的Q-矩阵条件;证明了当转移函数是忠实的情况下,一列转移函数的收敛性与其相应的预解函数的收敛性是等价的