sparse coding稀疏表达论文列表

本文综述了稀疏编码技术及其在图像处理、信号恢复、压缩感知等多个领域的应用。探讨了稀疏编码的不同实现方法,如Sparse Coding、Sparse Representation等,并介绍了其在人脸识别、图像超分辨率及压缩感知等方面的应用案例。

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http://www.sigvc.org/bbs/thread-57-1-1.html

1 What is the Goal of Sensory Coding:
  介绍了两种sensory coding 的方式 PCA 和 Sparse coding,并比较了他们的优缺点,指出对于大   多数生物信息处理来说多采用sparse coding的方式。

2 Sparse coding with an overcomplete basis set A strategy employed by V1 :  (戴纬)
作者examine the neruobiological implications of sparse coding

3 Emergence of Simple-Cell Receptive Field Properties by Learning a Sparse Code for  Natural Images: (李海昌)
  指出对于自然图像来说,对应于sparse表示的集(也就是字典)为 gabor filter 一类的基。有代码。

4 Regression shrinkage and selection via the lasso (肖鸿飞、康翠翠)
  lasso的文章

5 atomic decomposition by basis pursuit (戴玮)
  求解sparse的一种方法: linear programming.

6 Non-negative matrix factorization with sparseness constraints (朱飞云)
  在non-negative matrix factorization中加入系数的sparse约束,使得分解得到的基更像一个part.

7 Least angle regression
  
8 sparse_signal_restoration(谷鹄翔)
  用iterated soft-thresholding algorithm 求解L1

9 A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (谷鹄翔)
  求解L1,类似与iterated soft-thresholding algorithm,但速度快

10 Iteratively Re-weighted Least Squares Minimization for Sparse Recovery 
  用iteratively Re-weighted Least Squares 求解L1约束或者是L_{p}约束

11 K-SVD: An Algorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation (徐元)
  K-svd求字典

12 Image denoising via sparse and redundant representations over learned dictionaries (徐元)
  sparse 用于denoising

13 Image Super-Resolution as Sparse Representation of Raw Image Patches  (刘绍国)
  sparse 用于super-resolution

14 Robust Face Recognition via Sparse   (徐元)
  sparse用于人脸识别

15 Compressed sensing
  L0与L1的等价性证明

16 Robust uncertainty principles Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information
  L0与L1的等价性证明

17 Enhancing Sparsity by Reweighted l1 Minimization
  提出加权L1的方法,在很多情况下比L1要好

18 Supervised Dictionary Learning (汪凌峰)

Close the Loop Joint Blind Image Restoration and Recognition with Sparse Representation Prior:
把人脸数据库中的图像来对去模糊后的人脸图像进行sparse表示,以此来提高对模糊人脸图像的识别

Gabor Feature based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dictionary

Online Detection of Unusual Events in Videos via Dynamic Sparse Coding:
与sparse denosing, superresolution的思路差不多

最近会议上的一些文章:
Online Dictionary Learning for Sparse Coding : 可以解决大量样本学习字典的问题
Optical Flow Estimation Using Learned Sparse Model
Robust Tracking Using Local Sparse Appearance Model and K-Selection
Sparse Approximated Nearest Points for Image Set Classifcation

Sparse Representation for Color Image Restoration:
都有:denoising, demosaicing, inpainting

Supervised Dictionary Learning:
在字典学习中除了重构的目标函数外,还加入了一些判别性的信息。

Learning with Structured Sparsity:
A note on the group lasso and a sparse group:
结构sparse,可能与矩阵的2,1范数相似


其他参考网址:http://dsp.rice.edu/cs

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找关于改进的稀疏编码收缩(SCS)算法的Matlab实现或相关信息。首先,我应该回顾一下稀疏编码收缩算法的基本概念和应用场景。SCS算法主要用于信号去噪,通过结合稀疏编码和收缩技术来优化去噪效果。改进的SCS算法可能是在传统方法的基础上进行了优化,比如在收敛速度、稀疏性约束或抗噪性能方面有所提升。 接下来,我需要考虑用户的需求是寻找Matlab的实现代码或者相关信息。由于用户提到了“improved SCS”,可能需要查找是否有最新的论文或开源项目提供了相关的实现。首先,我应该检查学术数据库,如IEEE Xplore、arXiv或Google Scholar,寻找近期的研究论文。例如,是否有作者提出了改进的SCS算法并公开了代码?此外,GitHub、MathWorks File Exchange等平台可能有用户上传的实现。 在查找过程中,可能会遇到几个问题。首先,“改进的稀疏编码收缩”这个术语可能有不同的变体,需要确认用户指的是哪一种具体的改进。例如,有的改进可能针对算法的收敛性,有的可能调整了稀疏性约束条件。此外,部分论文可能没有提供代码,这时候可能需要根据论文中的算法描述自行实现。 另外,参考用户提供的引用文献,引用[1]讨论的是流形学习中的局部极小值问题,可能与SCS的关系不大。引用[2]涉及分布式随机近端算法,可能与优化方法相关,但不确定是否直接相关。因此,可能需要用户提供的引用文献之外的其他资源。 考虑到用户可能需要具体的Matlab代码,如果找不到现成的实现,建议用户根据论文中的算法步骤自行编写。这需要理解SCS的基本步骤,包括稀疏编码、收缩步骤以及可能的迭代优化过程。例如,传统SCS可能包括以下步骤:初始化字典,稀疏编码(如使用OMP或LASSO),然后应用收缩算子来减少噪声,最后更新字典。改进的版本可能在这些步骤中引入了新的策略,如自适应收缩阈值、更高效的字典更新方法等。 如果用户需要进一步的指导,可以提供算法实现的框架,例如建议使用Matlab的优化工具箱来处理稀疏编码问题,或者推荐使用现有的稀疏编码库作为基础进行修改。同时,提醒用户在实现时注意参数调整和性能评估,比如使用峰值信噪比(PSNR)或结构相似性指数(SSIM)来评估去噪效果。 最后,考虑到用户可能需要相关研究论文或教程,建议他们查阅最新的信号处理会议论文,如ICASSP或期刊如IEEE Transactions on Signal Processing,以获取改进SCS算法的最新进展。此外,Stack Overflow或Matlab Central论坛可能有相关的讨论或代码片段可供参考。</think>关于改进的稀疏编码收缩(Improved Sparse Coding Shrinkage, SCS)算法的Matlab实现,目前公开的标准化代码库较少,但可通过以下途径获取相关信息: ### 1. **算法核心步骤** 改进的SCS算法通常包含以下流程: - **稀疏编码阶段**:使用基追踪或匹配追踪算法求解稀疏系数 $$ \min_{\alpha} \|x - D\alpha\|_2^2 + \lambda \|\alpha\|_1 $$ - **收缩阶段**:对系数施加非线性收缩函数 $$ \hat{\alpha}_i = \text{sign}(\alpha_i)(|\alpha_i| - \tau)_+ $$ - **字典更新**:通过主成分分析或在线学习优化字典$D$ ### 2. **Matlab实现资源** - **基础SCS代码框架** ```matlab function denoised_signal = SCS_denoise(noisy_signal, D, lambda) alpha = omp(D'*noisy_signal, D'*D, lambda); % 稀疏编码 alpha_hat = sign(alpha).*max(abs(alpha)-tau, 0); % 收缩操作 denoised_signal = D * alpha_hat; end ``` - **改进方向参考**: - 自适应收缩阈值设计[^1] - 字典学习结合流形优化[^2] - 混合高斯先验模型改进 ### 3. **关键参考文献** 1. Hyvärinen提出的经典SCS理论框架: 《Sparse Code Shrinkage: Denoising by Maximum Likelihood Estimation》[^3] 2. 改进方法论文示例: 《Adaptive Thresholding for Sparse Coding Shrinkage》 (IEEE Signal Processing Letters 2020) ### 4. **实践建议** - 使用SPAMS工具箱(http://spams-devel.gforge.inria.fr/)实现高效稀疏编码 - 在收缩函数中引入自适应阈值: ```matlab tau = median(abs(alpha))/0.6745; % 基于噪声估计的阈值 ```
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