基于局部特征的非负稀疏编码神经网络模型

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lliiuuffuuyyaann

【摘要】

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在非负稀疏编码(NNSC)的基础上,考虑特征基向量的稀疏度约束和特征基的局部性,提出一种基于局部特征的NNSC神经网络模型.该模型利用梯度和倍增因子相结合的优化算法实现特征

【作者】

：

肖丽崔鸣赵志强杜吉祥

【机构】

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苏州市职业大学电子信息工程系,江苏苏州,215104中国科学技术大学自动化系,合肥230026;华侨大学计算机科学与技术系,福建泉州362021;

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

非负稀疏编码初级视觉系统稀疏度约束局部特征特征提取特征基向量

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在非负稀疏编码(NNSC)的基础上,考虑特征基向量的稀疏度约束和特征基的局部性,提出一种基于局部特征的NNSC神经网络模型.该模型利用梯度和倍增因子相结合的优化算法实现特征系数的学习;利用倍增算法实现特征基的学习.对掌纹图像进行特征提取测试,结果表明,与传统NNSC模型和局部非负矩阵分解(LNMF)方法相比,该模型能有效提取图像的局部特征,收敛速度较快,可模拟初级视觉系统处理自然界信息的稀疏编码策略.

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