Clustering K-SVD for sparse representation of images

K-singular value decomposition (K-SVD) is a frequently used dictionary learning (DL) algorithm that iteratively works between sparse coding and dictionary updating. The sparse coding process generates sparse coefficients for each training sample, and the sparse coefficients induce clustering feature...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	EURASIP journal on advances in signal processing Ročník 2019; číslo 1; s. 1 - 14
Hlavní autoři:	Fu, Jun, Yuan, Haikuo, Zhao, Rongqiang, Ren, Luquan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Cham Springer International Publishing 25.10.2019 Springer Springer Nature B.V SpringerOpen
Témata:	Algorithms Atomic properties Clustering Coding Dictionaries Dictionary learning Engineering Equipment and supplies Greedy algorithms Image processing Machine learning Quantum Information Technology Representations Signal,Image and Speech Processing Singular value decomposition Sparse representation Spintronics Image processing Sparse representation Dictionary learning
ISSN:	1687-6180, 1687-6172, 1687-6180
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!