KSVD字典学习

最新推荐文章于 2023-03-08 16:26:56 发布

AI_Younger_Man

最新推荐文章于 2023-03-08 16:26:56 发布

阅读量828

点赞数 2

分类专栏： # 机器学习 Machine Learning

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38888209/article/details/108587301

版权

本文深入探讨KSVD(K-Singular Value Decomposition)字典学习算法，解释其工作原理、优缺点，并通过实例展示在图像处理中的应用，帮助读者理解如何使用KSVD进行稀疏编码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.io import loadmat
 
train_data_mat = loadmat("../data/train_data2.mat")
 
train_data = train_data_mat

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AI_Younger_Man

关注关注

2
点赞
踩
15

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

K-SVD简述——字典学习，稀疏编码

Rachel Zhang的专栏

03-20

9万+

K-SVDRachel Zhang 1. k-SVD introduction1. K-SVD usage:Design/Learn a dictionary adaptively to betterfit the model and achieve sparse signal representations.2. Main Problem:Y = DXWhere Y∈R(n*N)

字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解

weixin_30307267的博客

12-09

5461

注：字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：《SVD（奇异值分解）小结》。 1、字典学习思想字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念。字典是前辈们学习总结的精华，当我们需要学习新的知识的时候，不必与先辈们一样去学习先辈们所有学习过的知识，我们可以参考先辈们给我们总结的字典，通过查阅这些字典，我们可以大致学会到这些知识。为了将上...

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

K-SVD字典学习算法

Bowen Wang的博客

11-24

3340

1.提出问题：什么是稀疏表示假设我们用一个MN的矩阵表示数据集Y，每一行代表一个样本，每一列代表样本的一个属性，一般而言，该矩阵是稠密的，即大多数元素不为0。稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩阵X（KN）以及一个字典矩阵D（MK），使得DX尽可能的还原Y，且X尽可能的稀疏。X便是Y的稀疏表示。算法思想算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中，K-S...

KSVD-MOD字典学习

05-21

这是一个关于KSVD和MOD的字典学习MATLAB代码

KSVD-字典学习入门

qq_46009045的博客

03-08

557

KSVD字典学习的理论入门

【图像重建】基于matlab字典学习KSVD图像低秩重建（含PSNR）【含Matlab源码 1762期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

03-09

2543

字典学习KSVD图像低秩重建（含PSNR）完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

KSVD.zip_KSVD matlab_KSVD字典_ksvd matlab_字典学习算法_表示学习

07-14

一种在matlab环境下的计算稀疏表示的学习字典的算法

基于LC-KSVD字典学习的变化光照下人脸识别方法.pdf

09-23

【基于LC-KSVD字典学习的变化光照下人脸识别方法】是一种在人脸识别领域中解决光照变化问题的先进技术。光照条件的变化是影响人脸识别准确性的一个重要因素，它会导致图像中的脸部特征发生显著变化，从而增加识别的...

【图像识别】基于ksvd字典学习之人脸表情识别matlab源码.rar

01-08

在“基于ksvd字典学习”中，“核”一词可能意味着项目使用了核技巧，如高斯核（RBF）来映射原始数据到高维空间，从而在低维数据上实现非线性分类。这种方法在处理非线性问题时非常有效，比如人脸表情的复杂性。 6....

【人脸识别】基于matlab ksvd字典学习人脸表情识别【含Matlab源码 460期】.md

最新发布

10-15

基于Matlab的K-SVD字典学习方法在人脸表情识别任务中表现出优越性，这是一种利用稀疏表示的图像处理技术，能够高效地提取人脸表情特征并进行识别。在介绍的内容中，博主是专注于Matlab仿真的开发者，对科研持有...

KSVD_字典学习_稀疏表示_

10-01

KSVD是一种学习字典方法，该方法思想简便，效果好，是比较常用的一种方法

KSVD工具包

02-13

KSVD算法，实现字典的更新，稀疏表示图像和语音信号等

ksvd算法（matlab）稀疏表示中训练字典

10-29

稀疏表示中用来训练字典的ksvd算法，有demo

字典学习（KSVD）详解

或左的博客

07-14

2万+

关于字典学习对于一个事物，我们如何表征它呢？很明显，这个事物是有特征的，或者说，这个事物它是由许多个不同的特征经过一定的组合而形成的。字典学习的目标是提取实物的最本质特征。用字典来表征该事物的特征。当提取出了事物的特征，这就相当于一种降维。对于如何理解字典学习，我想到这样一个例子，比如一堆三维向量，找寻它们的特征，实际上，我们可以用三维直角坐标系（x，y，z三个单位向量）来表征它们，这三个向量通过组合可以表示所有的三维向量，它们就是我们的字典，再搭配上每个三维向量的x，y，z组合方式（稀疏编码），也就

字典学习（KSVD）

qq_39783265的博客

11-09

658

1 特征向量知识 2 特征值分解 3 奇异值分解（SVD） 4 字典学习（KSVD）

机器学习（十三）k-svd字典学习

热门推荐

hjimce的专栏

03-05

4万+

给定训练数据Y，Y的每一列表示一个样本，我们的目标是求解字典D的每一列(原子)。K-svd算法，个人感觉跟k-means差不多，是k-means的一种扩展，字典D的每一列就相当于k-means的聚类中心。其实球面k-means也是一种特殊的稀疏编码（具体可参考文献《Learning Feature Representations with K-means》），只不过k-means的编码向量X是一个高度稀疏的矩阵，X的每一列就只有一个非零的元素，对应于该样本所归属的聚类中心。而稀疏编码X的每一列允许有几个非零

Python 实现二叉树前序，中序，后序，零基础也能看得懂

m0_67621628的博客

03-17

1033

self.element = element self.l_child = l_child self.r_child = r_child class Tree(object): “”“树类”"" def init(self): self.root = Node() self.queue = [] def add_node(self, element): “”“为树添加节点”"" node = Node(element) 如果树是空的，则对根节点赋值 if self.root.element == -1: s

字典训练算法之KSVD学习

banyueqi1580的博客

04-24

1068

一些碎碎念：上一篇博客竟然已经是一个多月前了，想来这段时间都没有完整系统的学习知识。直到今天看到某位好友说了类似我第一篇博客的话，才意识到我近来沉迷于碎片化的知识积累，并没有花时间系统整理。KSVD的学习在我刚接触超分时就学习了，自己的笔记断断续续更新了三四次还半懂不懂，今天索性认认真真跟着别的博客推导了一遍，之前的一些不解也豁然开朗，遂更新博客。（认真看了一篇后再看其他ksvd的博客都...