浅谈Matching Pursuit和Orthogonal Matching Pursuit

最新推荐文章于 2024-04-12 12:01:08 发布
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分类专栏： 机器学习 computer vision 文章标签： Matching Pursuit Orthogonal Matching sparse coding 匹配追踪
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/breeze5428/article/details/25122977
本文介绍了sparse coding中的Matching Pursuit(MP)和Orthogonal Matching Pursuit(OMP)算法。MP是贪心算法，通过迭代选取与残差最相关的字典元素来重构信号。OMP则在每次迭代中从剩余元素中选择，确保正交性，形成最小距离的子空间。

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       前几天看了点sparse coding，在此做点关于Matching Pursuit（MP）和Orthogonal Matching Pursuit(OMP)的笔记。MP和OMP都是在字典固定的情况下，尽量用字典稀疏重构样本。以下分别用ICCV2009关于sparse coding的部分ppt来简要介绍这两个算法。


Matching Pursuit


图1 MP算法目标函数及流程图

我们开始解释这个算法吧。如图1所示，首先看目标函数，其中x表示需要重构的样本或者信号，D 表示字典，D的每一列对应一个单词，表示信号x的重构系数，0范数表示向量中非零元素的个数。目标函数可以解释为用少于或者等于L个单

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恢复系数应该为了实现正交匹配追踪回归（Orthogonal Matching Pursuit，简称OMP）算法，我们可以使用Python编程语言。它通过迭代的方式逐步选择对目标信号具有最大相关性的原子（基向量），从而实现信号的重构或特征的选择。通过运行上述代码，我们可以观察到输出结果中真实系数和恢复系数的值。在上述示例中，我们生成了一个具有100个样本和50个特征的数据集。的相关性，并选择具有最大相关性的原子的索引。的相关性，并选择具有最大相关性的原子的索引。然后，我们进入迭代过程，迭代k次。
Orthogonal_Matching​_Pursuit:正交匹配追踪 (OMP) 以恢复稀疏信号-matlab开发
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这里，整本书代表了一个完整的信号（或数据集），零散的页面就是你已知的部分数据。这就是所谓的“正交”过程，确保新增加的内容和之前的内容不会有重叠，每一步都在尽可能增加新的信息。这就好比是说，既然这部分故事已经找到了对应的内容，那么相关的页面就不再是未解决的谜题了。：首先，你需要设定一个“待解决的故事列表”，这里面一开始是空的，因为你还没开始恢复故事。同时，你有一个“已知的页面列表”，即你已经拥有的零散信息。：重复上述过程，直到你觉得已经足够接近完整的故事，或者是已知的页面已经无法提供更多的信息。
深度探索：机器学习中的Orthogonal Matching Pursuit（OMP）算法原理及其应用
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