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基于sparse coding的图像稀疏表示方法研究任务书

 2022-01-18 21:27:23  

全文总字数:899字

1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

稀疏编码是一种模拟哺乳动物视觉系统主视皮层v1区简单细胞感受野人工神经网络方法。

该方法具有空间的局部性、方向性和频域的带通性,是一种自适应的图像统计方法。

大数据背景下,采用稀疏编码方法表示的图像可以大大节省存储开销,有利于提高后续的识别速度。

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2. 参考文献(不低于12篇)

[1]王瑞霞,彭国华,郑红婵,. 拉普拉斯稀疏编码的图像检索算法[j]. 计算机科学,2014,(8).

[2]刘洋,李一波,姬晓飞,王杨扬,. 基于稀疏编码的动态纹理识别[j]. 中国图象图形学报,2014,(8).

[3]刘越,彭宏京,钱素静,施炜,. 基于核拉普拉斯稀疏编码模型的图像分类[j]. 模式识别与人工智能,2014,(10).

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