低秩矩阵恢复问题考虑从较少的线性测量信号中来恢复一个未知的低秩的矩阵,该问题在高维图像处理等有着广泛的应用。本文主要介绍低秩矩阵恢复的一些数学背景以及常用的恢复算法,最后给出基于矩阵RIP条件的恢复结果。
作者:李俊; 周薇娜 期刊:《信息技术与网络安全》 2016年第10期
为了实现快速运动目标检测,利用低秩矩阵恢复原理进行视频前景检测,主要针对低秩矩阵恢复算法存在的耗费大部分运算时间且运算较为复杂的奇异值分解问题,应用统一计算结构装置(CUDA)第三方库实现加速计算奇异值分解的低秩矩阵恢复算法优化,得到快速且高效的前景检测方法。基于开源视频序列实验,与原有的低秩矩阵恢复算法进行各项参数的比较,其中加速倍数达一倍以上。实验结果证明,经过优化的算法运算时间变短,具有更高效率。
作者:蔡晓云; 尹贺峰 期刊:《科学技术与工程》 2019年第17期
当训练和测试图像同时受到污损时,人脸识别的性能会急剧下降。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸识别算法。首先利用鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)方法得到训练样本的低秩部分;然后基于原始训练样本及其低秩部分得到低秩投影矩阵,该矩阵可以对存在污损的测试图像进行恢复;最后使用稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC)算法对恢复后的测试图像进行分类。在两个公开数据库...
作者:房云飞; 王洪雁; 裴炳南 期刊:《计算机应用研究》 2019年第02期
为提高非均匀噪声下波达方向(direction of arrival,DOA)角估计算法的估计精度和分辨率,基于低秩矩阵恢复理论,提出了一种二阶统计量域下的加权l1稀疏重构DOA估计算法。该算法基于低秩矩阵恢复方法,引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构问题转换为可获得高效求解的半定规划(semidefinite programming,SDP)问题以重构无噪声协方差矩阵;而后在二阶统计量域下利用稀疏重构加权l1范数实现DOA参数估计。数值仿真表明,与传统MUSIC...
作者:朱雄泳; 陆许明; 李智文; 吴炆芳; 谭洪舟; 陈强 期刊:《中国图象图形学报》 2018年第11期
目的利用低秩矩阵恢复方法可从稀疏噪声污染的数据矩阵中提取出对齐且线性相关低秩图像的优点,提出一种新的基于低秩矩阵恢复理论的多曝光高动态范围(HDR)图像融合的方法,以提高HDR图像融合技术的抗噪声与去伪影的性能。方法以部分奇异值(PSSV)作为优化目标函数,可构建通用的多曝光低动态范围(LDR)图像序列的HDR图像融合低秩数学模型。然后利用精确增广拉格朗日乘子法,求解输入的多曝光LDR图像序列的低秩矩阵,并借助交...
作者:赵智昊; 陈松; 顾帅楠 期刊:《信息工程大学学报》 2018年第02期
针对冲击噪声下传统子空间类算法因接收信号二阶矩不存在而性能下降甚至失效问题,提出一种基于改进的鲁棒性主成分分析法(robust principal component analysis,RPCA)的双基地MIMO雷达参数估计方法。首先将复数信号转化为实数,以便RPCA算法进行处理;然后利用改进RPCA算法将低秩的信号矩阵和稀疏的冲击噪声矩阵分离,得到信号子空间;最后利用ESPRIT算法估计目标位置。仿真结果表明:改进RPCA算法避免了大规模的奇异值分解,复杂度较...
作者:刘建设; 殷敬伟; 朱广平; 刘冰 期刊:《应用声学》 2019年第04期
使用主动声呐探测冰下目标时,混响是无法回避的问题。在大面积冰层覆盖的水域中,混响具有强度大、作用范围广的特点,导致主动声呐对目标探测的性能大大下降。该文针对有着强混响的冰下水域这一应用背景,重点研究了基于低秩矩阵恢复理论的冰下运动目标主动探测方法。该方法运用常规波束形成获取多组方位时间历程图像,然后利用低秩矩阵恢复算法分离图像中的混响背景与运动目标。仿真表明,不精确的增广拉格朗日乘子法在等间隔直线阵、...
作者:刘霞; 罗文辉; 苏义鑫 期刊:《计算机工程与应用》 2019年第14期
人脸识别的主要难度在于,受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸训练样本不足时会导致识别率降低和稀疏表示求解效率较低的问题,提出了基于判别性低秩分解与快速稀疏表示分类(LowRank Recovery Fast Sparse Representation-based Classification,LRR_FSRC)的人脸识别算法。利用低秩分解理论得到...
作者:孙俊; 靳海涛; 武小红; 陆虎; 沈继锋; 戴春霞 期刊:《农业机械学报》 2018年第08期
提出一种基于低秩自动编码器及高光谱图像技术的茶叶品种鉴别方法。应用高光谱成像系统采集5个品种的茶叶样本高光谱图像数据,利用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(ROI),并提取茶叶样本在ROI的平均光谱作为该样本的原始光谱数据。由于高光谱信息量大、冗余性强且存在噪声,运用自动编码器和低秩矩阵恢复结合的低秩自动编码器(LR-SAE)对原始光谱数据进行降维,在自动编码器降维基础上加入去噪处理,提取鲁棒判别特征。在此基础...
作者:王晓芳; 齐春 期刊:《西安交通大学学报》 2018年第02期
针对传统稠密轨迹行为识别法不能很好地区分行为区域和背景的问题,提出一种运用显著性检测的行为识别方法。考虑到视频显著性在较小的时空范围内变化不大,将视频在时域分割为多个短子视频,并将子视频在空域划分成小块,再以块为基础运用一种两阶段显著性检测方法获取每个子视频的行为区域。在检测的第一阶段,将低秩矩阵恢复算法应用于子视频的运动信息计算其初始显著性,并据此将其内所有块划分为候选前景集合和绝对背景集合;在第二...
作者:卢涛; 管英杰; 潘兰兰; 张彦铎 期刊:《计算机科学》 2018年第03期
复杂应用场景中,光照变化、遮挡和噪声等干扰使得将像素特征作为相似性度量的识别算法的图像类内差大于类间差,降低了人脸识别性能。针对这一问题,提出了一种低秩约束的极限学习机鲁棒性人脸识别算法,提升了复杂场景下的识别性能。首先,利用人脸图像分布的子空间线性假设,将待识别图像聚类到相对应的样本子空间;其次,将像素域分解为低秩特征子空间和稀疏误差子空间,依据图像子空间的低秩性对噪声鲁棒的原理,提取人脸图像的低秩结构...
作者:鲁宁; 夏克文; Nelofar; Aslam; 周巧 期刊:《计算机仿真》 2017年第07期
在无线传感器网络(WSN)节点轨迹拟合中,由于频繁传输传感器节点的位置信息会增加网络能量消耗。为解决上述问题,提出一种低秩矩阵恢复算法(LRMR)的节点轨迹拟合方法,即对轨迹信息进行稀疏采样来降低信息传输量以达到节能目的,并研究一种改进的LRMR算法以提高运行速度,即在迭代中对单一低秩矩阵与噪声矩阵作局部粗寻优.对恢复矩阵中的元素作全局细寻优。轨迹拟合方法包括构造采样节点位置信息的稀疏矩阵,可采用改进LRMR...
作者:徐梦珂; 许道云; 魏明俊 期刊:《计算机与数字工程》 2017年第06期
针对低秩矩阵恢复需要求解大规模矩阵核范数奇异值分解,计算复杂度高的缺陷,提出基于非负矩阵分解的低秩矩阵恢复模型。新模型通过对传统低秩矩阵恢复模型中的低秩矩阵进行非负因子分解,不但可以保持原始数据的局部特征,而且其低秩性可以快速求解矩阵低秩分解,从而避免了矩阵核范数求解大规模奇异值分解问题。在算法上采用多乘子交替迭代法(ADMM),将全局问题分解为多个易求解的局部子问题,对每个子问题利用拉格朗日乘子法...
作者:王艳伟; 夏克文; 牛文佳; Ali; Ahmad 期刊:《科学技术与工程》 2017年第02期
传统的低秩矩阵恢复模型在去噪过程中通过将观测矩阵分解为低秩部分和稀疏部分达到噪声去除的目的,但该模型要求噪声矩阵必须是稀疏的。然而石油测井所获得的数据中噪声来源复杂,并不能完全保证噪声分布满足稀疏性的要求,使该模型在去噪时表现出一定的局限性,去噪效果不稳定,进而导致后续的数据处理准确率降低。为此,提出将加权范数的思想应用于传统的低秩矩阵恢复模型中,并在惩罚项中将F范数与待恢复矩阵的核范数相结合,构造改进...
作者:杨方方; 吴锡生; 顾标准 期刊:《计算机工程与科学》 2017年第01期
目前的人脸识别算法常常忽视训练过程中噪声的影响,特别是在训练数据和待测数据都受到噪声污染的情况下,识别性能会明显下降。针对含有光照变化、伪装、遮挡及表情变化等较大噪声的人脸识别问题,提出了一种基于低秩子空间投影和Gabor特征的稀疏表示人脸识别算法。该算法首先通过低秩矩阵恢复算法得到训练样本的潜在低秩结构和稀疏误差结构;然后利用主成分分析法找到低秩结构的Gabor特征所在低秩子空间的变换矩阵;再通过变换矩...
作者:王忠美; 杨晓梅; 顾行发 期刊:《兵工学报》 2016年第09期
鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题。考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。对空天、...
作者:杜海顺; 张旭东; 金勇; 侯彦东 期刊:《电子学报》 2014年第12期
针对含光照、表情、姿态、遮挡等误差或被噪声污染的人脸图像的识别问题,本文提出一种基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法。该方法首先用低秩矩阵恢复算法求得训练样本图像对应的误差图像;然后,对每一个训练样本图像及其对应的误差图像进行Gabor变换,得到相应的Gabor特征向量,并将这些Gabor特征向量组成一个Gabor特征字典;进而,计算测试样本图像Gabor特征向量在该Gabor特征字典下的稀疏表示系数,并用该稀疏...
作者:张敏; 谈文蓉 期刊:《计算机工程与设计》 2016年第06期
传统的基于低秩矩阵恢复的椒盐噪声去噪算法易产生条纹失真,中值滤波去除椒盐噪声后边缘易产生移位和块状效应,纹理细节不太清晰,为此提出一种椒盐噪声去噪模型。在原有的低秩矩阵核范数约束基础上引入总变分约束项,为提高低秩矩阵的低秩性和稀疏矩阵的稀疏性,引入加权的方法。实验结果表明,该算法能增加低秩矩阵的低秩性和稀疏矩阵的稀疏性,保证了去噪效果,保留了图像的细节信息,具有更佳的视觉效果,提高了客观评价指标。
作者:杨敏 安振英 期刊:《南京邮电大学学报·自然科学版》 2013年第02期
针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法,以得到更加有效的背景建模算法。基于实际视频序列实验,结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。
作者:彭义刚 索津莉 戴琼海 徐文立 期刊:《自动化学报》 2013年第07期
综述了压缩传感、矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复等方面的基础理论及典型应用.基于凸优化的压缩传感及由其衍生的矩阵秩最小化和低秩矩阵恢复是近年来的研究热点,在信号处理、推荐系统、高维数据分析、图像处理、计算机视觉等很多研究领域具有重要和成功的应用.在这些实际的应用中,往往涉及到对高维数据的分析与处理,需要充分和合理利用数据中的如稀疏性或其所构成矩阵的低秩性等性质.尽管在最坏情况下,最小化诸如稀疏性或矩阵秩这样...