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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