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[发明专利]深度迭代神经网络用低秩CSI反馈方法、存储介质及设备-CN202011304130.6有效
发明人：薛江;郭建华 -专利权人：杭州勒贝格智能系统股份有限公司
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度迭代神经网络用低秩CSI反馈方法、存储介质及设备，把FISTA展开为深度迭代神经网络；基于信道到的低秩性对信道矩阵进行分解，得到信道的线性无关部分与其余部分；基于信道的线性无关部分与其余部分相互线性表出，重构出重构的低秩信道的线性无关部分得到其余部分的一个较优初值；基于稀疏性与低秩信道其余部分的较优初值，利用FISTA算法展开得到深度迭代神经网络分别重构低秩信道的线性无关部分与其余部分；使用CSI压缩反馈信息和测量矩阵训练网络，利用训练好的网络分别重构出的低秩信道的线性无关部分与其余部分，重构出完整的低秩CSI。本发明通过信道的低秩性分别重构低秩信道矩阵的线性无关部分与其余部分，提高CSI重构精度。
深度神经网络用低秩 csi 反馈方法存储介质设备

[发明专利]一种基于判别性低秩分解与稀疏表示的人脸识别方法-CN202011144812.5在审
发明人：成科扬;孙家傲;王文杉;师文喜;陈鹏 -专利权人：镇江昭远智能科技有限公司;中国电子科技集团公司电子科学研究院;江苏大学
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于判别性低秩分解与稀疏表示的人脸识别方法。包括如下步骤：首先输入训练人脸图像，获得字典矩阵；然后对字典矩阵进行判别性低秩分解，获取与人脸信息相关的低秩组件和与稀疏误差相关的非低秩组件；其次对获取的低秩分量和非低秩分量基于稀疏表示进行稀疏低秩组件编码本发明在人脸受光照、遮挡干扰的情况下，有着较高的准确性，对光照、遮挡等影响具有良好的鲁棒性。
一种基于判别性低秩分解稀疏表示识别方法

[发明专利]基于三重低秩模型的高光谱图像去噪方法-CN202010727755.7有效
发明人：尹海涛;余曦;陈海涛 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三重低秩模型的高光谱图像去噪方法，首先从含噪声的高光谱图像中依次提取图像块，再对提取的所有图像块分别进行三重低秩优化重构模型(即包括低秩部分约束、低秩部分与线性变换域噪声图像之间的约束以及低秩部分自相关性约束低秩部分与线性变换域噪声图像之间的约束可以提高模型的鲁棒性以及图像去噪的精度，低秩部分自相关性约束可以使得该去噪模型相比较于其他去噪模型对死线噪声的去除效果更佳优越。
基于三重模型光谱图像方法

[发明专利]一种基于波阻抗低秩正则化的地震波阻抗反演方法-CN201911210757.2有效
发明人：陈雷平;李曙;贺达江;丁黎明 -专利权人：怀化学院
申请日： 2019-12-02 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于波阻抗低秩正则化的地震波阻抗反演方法。本发明直接针对地震波阻抗建立低秩正则化项，并在此基础上建立具有波阻抗低秩约束的目标函数，最后巧妙地利用奇异值分解进行求解，利用波阻抗的低秩性进行地震反演，充分利用了地震波阻抗数据的低秩性先验信息且提高了地震波阻抗反演的准确性
一种基于阻抗正则地震波反演方法

[发明专利]复杂环境下基于低秩分解和辅助字典的人脸识别方法-CN201810122730.7有效
发明人：付晓峰;张予;付晓鹃;柯进华;徐岗;李建军;程智鑫 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开一种复杂环境下基于低秩分解和辅助字典的人脸识别方法。本发明步骤如下：1.通过非凸稳健主成分分析法对输入人脸图片进行低秩分解，求解基于范数的目标函数，得到初步去除复杂环境影响的低秩内容；2.基于核范数的去相关性低秩分解：在目标函数中添加去除类间相关性的正则项，并将上一步骤获得的低秩内容进行奇异值分解后用作初始化矩阵，通过ADMM算法交替迭代求解得到用于识别的低秩字典。3.基于辅助字典学习的分类识别：获得模拟复杂环境变化的辅助字典，并通过与低秩字典联立使用，通过RADL进行人脸分类识别。本发明使用到的低秩分解目标函数能够充分去除干扰信息，使分解后的人脸图像更具有身份识别能力和抗环境干扰性。
复杂环境基于分解辅助字典识别方法

[发明专利]超低秩张量数据填充方法-CN201710442277.3在审
发明人：魏巍;张艳宁;张磊;王聪 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-06-13 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种超低秩张量数据填充方法，用于解决现有张量数据处理方法精度低的技术问题。技术方案是将张量分解成低秩结构和非低秩结构，使用混合高斯模型(MOG)对非低秩结构进行先验描述，利用Gibbs采样获得非低秩结构E和基于CP分解的低秩结构X的样本均值，用均值近似带求的隐张量。本发明一方面，通过充分挖掘CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解权值的稀疏性，建立基于稀疏性的低秩模型。另一方面，使用混合高斯模型(MOG)模拟复杂的非低秩结构。
超低秩张量数据填充方法

[发明专利]一种基于超声图像低秩分析的甲状腺病灶图像识别方法-CN201510770183.X在审
发明人：郝爱民;闫德辉;李帅;秦洪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-11-11 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于超声图像低秩分析的甲状腺病灶图像识别方法，包括了三个步骤：基于超像素层次化分割的图像块状特征提取与描述，以超像素为单位、多尺度层次化提取图像特征，借助超像素去除图像的冗余信息，降低后续图像处理任务的复杂度，兼顾全局和局部信息的获取；基于特征空间低秩重构误差分析的甲状腺识别，根据图像结构信息的低秩性，通过优化最低秩的方式求解测试数据与词典之间的相似度，计算重构误差，结合graph-cut分割算法识别甲状腺区域；基于局部低秩分解的甲状腺病灶检测，采用低秩分解的方法，将数据矩阵分为具有低秩性的矩阵和具有稀疏性的误差矩阵两部分，计算稀疏误差，进行显著性检测，确定病灶区域。
一种基于超声图像分析甲状腺病灶识别方法

[发明专利]基于判别性特征导向的高斯混合模型的细粒度图像识别算法-CN202010199084.1有效
发明人：李豪杰;王世杰;王智慧;唐涛 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，一种基于判别性特征导向的高斯混合模型的细粒度图像识别算法，包括1)低秩表示机制，该机制通过高斯混合模型学习一组低秩判别基，以准确选择判别性细节，并在高层语义特征图上过滤去更多的不相关信息，2)低秩表示重组机制，可恢复低秩判别基的空间信息以重建低秩特征图。通过将低秩判别基恢复到高层特征图的相同嵌入空间中，LR2M缓解了高层特征图中判别性区域的扩散问题，并且判别区域可以更精确地定位在新的低秩特征图上。
基于判别特征导向混合模型细粒度图像识别算法

[发明专利]基于双边加权调制与滤波的高光谱图像低秩表示聚类方法-CN201710448927.5有效
发明人：肖亮;徐金环 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-06-14 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双边加权调制与滤波的高光谱图像低秩表示聚类方法，包括以下步骤：计算高光谱图像的低秩表示系数；联合光谱与低秩表示系数的相似度，计算双边加权矩阵；采用双边加权矩阵调制低秩表示系数；对调制的低秩表示系数进行双边滤波；利用滤波后的低秩表示系数构建相似性图；将相似性图用于谱聚类得到最终的聚类结果。本发明充分利用了高光谱的光谱相似性和空间结构信息，与传统的子空间聚类方法相比，聚类精度高、对噪声的鲁棒性高；可广泛应用于国土资源、矿产调查和精准农业领域的无监督分类。
基于双边加权调制滤波光谱图像表示方法

[发明专利]用于改善混响抑制鲁棒性的低秩矩阵稀疏性补偿方法-CN202210240006.0在审
发明人：段睿;朱云超;杨坤德 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于改善混响抑制鲁棒性的低秩矩阵稀疏性补偿方法，用于改善混响抑制鲁棒性的低秩矩阵稀疏性补偿方法从低秩稀疏分解成立的理论条件出发，提出了一种提高鲁棒性的方法，因此该方法不仅对混响抑制有效，对该方法在其他领域的应用也有效本发明涉及方法实现了低秩矩阵稀疏性补偿的目的，从而提高了混响抑制的鲁棒性。同时，该发明对低秩稀疏分解方法在其他领域的广泛应用有很好的借鉴意义。
用于改善混响抑制鲁棒性矩阵稀疏补偿方法

[发明专利]判别性非凸低秩分解和叠加线性稀疏表示的人脸识别方法-CN201910160098.X有效
发明人：罗宵晗;叶学义;王鹏;陈泽;陈华华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非凸低秩分解和叠加线性稀疏表示的人脸识别方法。本发明步骤如下：1、根据低秩矩阵分解理论，将γ范数取代核范数用于低秩矩阵分解，并引入结构不相干判别项，形成判别性非凸低秩分解；2、对判别性非凸低秩分解进行求解，把人脸样本矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵；3、将低秩矩阵通过叠加线性表示分解为原型字典和变异字典，然后把两个字典通过线性加权联合作为测试时用的字典；4、利用稀疏表示算法，运用同伦法求得l1范数的稀疏系数，本发明在遮挡和噪声污染情况下，能保持较好鲁棒性和高效性。
判别性非凸低秩分解叠加线性稀疏表示识别方法

[发明专利]基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法-CN202110018597.2在审
发明人：刘金华;黄源源;徐信叶;黄佳文;徐晓晖;李永明 -专利权人：上饶师范学院;成都信息工程大学
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低秩函数和多方向全变分的图像混合噪声去除方法，结合图像的低秩结构特性，采用了一种改进的低秩函数来逼近秩函数，并结合基于多方向全变分的正则化方法，设计了一中基于低秩函数和多方向全变分的图像混合去噪方法本方法采用改进的低秩函数，更好地利用了图像内在的低秩结构特性；另一方面，为了充分利用图像中所有可能方向上存在的相关性，引入多方向全变分正则项。即利用多方向的相邻域像素点作为输入数据，这样将充分考虑到当前像素与其所有相邻像素之间的纹理连续性，最大限度的利用这个图像在空域的冗余性。
基于函数多方全变分图像混合噪声去除方法

[发明专利]基于高斯混合模型的低秩图像修复方法-CN201510394919.8有效
发明人：焦李成;张思博;刘芳;马文萍;王爽;杨淑媛;侯彪;冯婕;刘红英 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-07-07 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型的低秩图像修复方法,主要解决现有方法在图像修复中没有兼顾图像整体的低秩结构和局部的相似性，造成修复图像的模糊与失真问题。本发明将图像建模成低秩项和非局部相似性算子之和，其中低秩项由核范数构成，用于捕捉修复图像整体的低秩结构；非局部相似性算子是基于高斯混合模型来构造，它能够根据相似图像块的统计特性来完善修复图像的局部细节。可用于对具有低秩结构的受损自然图像修复。
基于混合模型图像修复方法

[发明专利]基于递归样本缩放和双线性因子分解的高光谱图像降噪方法-CN201910521819.5有效
发明人：沈项军;王宇轩 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于递归样本缩放和双线性因子分解的高光谱图像降噪方法，首先初始化图像数据集X的低秩矩阵Z和初始化缩放因子矩阵D，并将缩放因子矩阵D施加到数据矩阵X和低秩矩阵Z中，得到目标方程，循环求解#imgabs0#将循环后得到#imgabs1#再代入目标方程，根据目标方程的约束条件，计算出低秩矩阵Z，基于所计算出的低秩矩阵Z，更新缩放因子矩阵D，将更新得到的缩放因子矩阵D再重新施加到矩阵X和Z上循环计算，当循环终止时得到低秩矩阵Z。其中，根据已知数据计算得出的低秩矩阵，然后通过样本点与低秩矩阵的主投影方向之间余弦相似性度量构造缩放因子矩阵来抑制噪声数据的影响。最后得出的低秩矩阵Z为图像的最低秩表示，达到较好的降噪效果。
基于递归样本缩放双线因子分解光谱图像方法

[发明专利]预训练语言模型的稀疏训练方法和深度语言计算系统-CN202210550550.5在审
发明人：李与超;谭传奇;李深 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：所述方法，包括：将目标任务当前批次的语言训练样本送入模型并求取权重矩阵W的梯度，其中，权重矩阵W的维度为n×k；基于所述权重矩阵W和所述梯度，求取重要性低秩行矩阵A和重要性低秩列矩阵B，其中，所述重要性低秩行矩阵A的维度为n×r1，所述重要性低秩列矩阵B的维度为r1×k，并且A和B的乘积等效于维度为n×k的权重重要性矩阵S；以及根据所述本发明利用通过利用权重矩阵和梯度矩阵的低秩性，使用一组低秩矩阵来表征权重矩阵中每个权重的基于训练数据的重要性，从而大大降低了模型参与稀疏训练的参数量，减少了稀疏训练的资源开销。
训练语言模型稀疏方法深度计算系统

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