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[发明专利]一种基于标签一致字典学习的雷达目标识别方法-CN201810414265.4有效
发明人：于雪莲;曲学超;赵林森;唐永昊;申威 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标签一致字典学习的雷达目标识别方法，属于雷达领域,特别是通过构建稀疏信号的具有鉴别能力的完备字典和稀疏编码，实现了信号的稀疏表征。该方法主要流程：首先，构建高分辨距离像的LC‑KSVD字典学习模型；然后再初始化模型中的相关参数；再使用K‑SVD算法求解LC‑KSVD字典学习模型的最优解；接下来，再对字典D和线性分类器矩阵W进行归一化本发明方法可以使得学习到的完备字典具备鉴别能力，不仅能够更好地实现对信号的稀疏表征，而且可以用于分类。
一种基于标签一致字典学习雷达目标识别方法

[发明专利]基于张量字典学习的磁共振图像重建方法-CN201610260711.1有效
发明人：冯衍秋;黄进红;冯前进;陈武凡 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2016-04-25 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于张量字典学习的磁共振图像重建方法，包括如下步骤：(1)采用变密度随机欠采样方式得到原始k空间数据，对采样数据进行傅里叶逆变换得到初始重建图像；(2)建立基于张量字典学习的压缩感知重建模型；(3)对所述重建图像随机提取部分三维子图像块进行张量字典学习，得到一个用于稀疏表示的张量字典；(4)用硬域值法对所有子图像块进行所述张量字典下的稀疏表示；(5)用最小二乘法更新重建图像；(6)重复步骤该基于张量字典学习的磁共振图像重建方法，能够提高重建图像质量，而且计算简单。
基于张量字典学习磁共振图像重建方法

[发明专利]一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法-CN201910734668.1有效
发明人：于雪莲;唐永昊;任浩浩;赵林森;周云 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-09 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：该发明公开了一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法，属于合成孔径雷达(SAR)图像解译领域，特别涉及一种基于局部结构保持的类字典学习方法，实现SAR自动目标识别。与传统的基于稀疏模式预设稀疏表征方法不同，本发明可以为每类目标学习一个鉴别能力强的类字典。在字典学习过程中，利用Tikhonov正则化准则对稀疏表征向量施加局部加权，从而可得到更优的稀疏特征。此外，考虑到SAR图像对目标姿态变化非常敏感，在测试阶段，样本可通过在每类类字典上进行重构，并将目标分配给重构误差最小的类字典对应的类标签。
一种基于局部结构保持字典学习目标识别方法

[发明专利]基于可学习字典的人脸五官超分辨率方法和系统、介质-CN202110804781.X在审
发明人：姜文波;赵贵华;张小云;郭柏松;张娅;蔺飞;袁旭稚;王延峰 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可学习字典的人脸五官超分辨率方法和系统、介质，所述方法包括：根据高清五官图片所对应的低清五官图片构建可学习的字典，字典词条对应高清五官图片中的低频部分；根据高清五官图片和其对应的低清五官图片字典编码构建可学习的字典，字典词条对应高清五官图片中的高频部分；根据低清五官图片对应的低频字典编码自回归出其对应的高频字典编码；使用输入低清五官图片的低频字典编码和据此回归出的高频字典编码生成其对应的高清五官图片。
基于学习字典五官分辨率方法系统介质

[发明专利]在无线传感器网络中基于压缩字典学习的数据收集方法-CN201610139692.7有效
发明人：万江文;王东豪;张强;陈俊英 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-03-11 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明提出了在无线传感器网络中基于压缩字典学习的数据收集方法，包含步骤一、字典的构造把要学习的字典D表示为一个基字典不同原子的线性组合；二、网络数据传输节点感知周围数据信息，采用链式的压缩感知收集方法进行数据收集；Y；三、字典更新把字典的自相干程度作为约束项进行优化，并交替进行稀疏编码和字典更新，得到最优化的稀疏表示字典；四、数据重构得到稀疏表示字典后可以精确的重构原始信号，实现数据的收集。通过以上步骤，基于压缩字典学习的数据收集方法，在同样的恢复精度要求下，减少了数据传输次数，延长了网络寿命，同时还能对环境噪声有一定的抑制作用，有广泛的适用性和自适应性。
无线传感器网络基于压缩字典学习数据收集方法

[发明专利]基于判别子字典及多尺度超像素的高光谱图像分类方法-CN201910512326.5有效
发明人：纪则轩;涂枭;孙权森 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于判别子字典及超像素的高光谱图像分类方法。该方法对标签一致的KSVD字典学习方法进行改进，在子字典学习的过程中引入了全局的标签信息作为约束。利用此方法结合多尺度超像素策略，突破了字典对训练样本数量的依赖，在样本总数不变的前提下解决了某类样本数目较小和样本数目不均衡时分类效果差的问题。实验结果表明，该方法在子字典学习的过程中创新的引入全局标签信息，使得学习得到的字典更具判别性；同时将前期字典学习与后期分类过程中的多尺度超像素策略进行结合，使得两种算法的优势得到最大限度的发挥，获得了较为理想的效果
基于判别字典尺度像素光谱图像分类方法

[发明专利]基于字典学习的多工况工业监测方法、装置、设备及介质-CN201810589017.3有效
发明人：黄科科;周龙飞;陈晓方;阳春华;桂卫华 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-06-08 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于字典学习的多工况工业监测方法，包括：获取含有纯净值、测量噪声和异常值的无标签历史数据；构建基于所述无标签历史数据的无监督字典学习模型；根据所述无监督字典学习模型，求解字典、稀疏编码矩阵和异常值矩阵；根据生产工况信息将所述字典划分为多个子字典；获取测试数据，通过所述子字典判断所述测试数据是否为故障点。
基于字典学习工况工业监测方法装置设备介质

[发明专利]一种图像分类中通用的判别性稀疏编码字典学习方法-CN201611163949.9有效
发明人：赵仲秋;凌凝;黄德双;徐首韬 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-12-16 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种通用的判别性稀疏编码字典学习方法,该方法包括四个步骤：（1）从图像中抽取SIFT、HOG等局部特征；（2）设计一种图像分类中通用的判别性“字典”学习方法；（3）在求得字典的基础上，利用BP本发明用于图像分类的判别性表达，不仅独立于分类器学习，且对各种稀疏编码字典学习算法具有普适性。
一种图像分类通用判别稀疏编码字典学习方法

[发明专利]基于非线性压缩感知与字典学习的压缩光谱成像方法-CN201510333156.6有效
发明人：杨淑媛;焦李成;金莉;刘芳;马晶晶;马文萍;熊涛;刘红英;李斌;张继仁 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-06-16 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性压缩感知与字典学习的压缩光谱成像方法，主要解决现有技术在压缩采样过程中学习到的字典与稀疏系数存在负值的问题。其实现步骤为先把原始空间中的信号投影到特征空间上，并引入非负的条件，利用非负核追踪算法和非负矩阵分解的方法，在特征空间中进行字典学习；把学习到的字典用在非线性压缩感知模型中，通过非负核追踪算法求出稀疏系数实验结果表明在不同的采样率下，本发明同其他现有的字典学习方法相比，其重构效果最好，可用于遥感图像获取。
基于非线性压缩感知字典学习光谱成像方法

[发明专利]一种基于解耦深度字典学习的图像去噪方法-CN202210572476.7在审
发明人：朱虎;李宏博;邓丽珍 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于解耦深度字典学习的图像去噪方法，首先对图像数据进行预处理，将输入的图像分解为结构图像和纹理图像；所述结构图像和纹理图像分别遵循字典学习模型去学习一个自适应的字典，对解耦深度字典学习模型求解本方法所形成的解耦深度字典学习图像去噪模型克服了当前主流方法中存在的模型退化严重、网络收敛慢、字典不自适应等问题，有效的利用了DNN的学习能力，使之在严重噪声环境下也能很好的恢复图像的细微结构。
一种基于深度字典学习图像方法

[发明专利]一种基于广义双层伯格曼非凸型字典学习的磁共振超欠采样K数据成像方法-CN201410714375.4有效
发明人：刘且根;卢红阳;张明辉;魏静波;王玉皞 -专利权人：南昌大学
申请日： 2014-12-01 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G01R33/56 文献下载
摘要：一种基于广义双层伯格曼非凸型字典学习的磁共振超欠采样K数据成像方法，包括：(a)在双层伯格曼字典学习框架上融入带非凸函数p范数先验信息进行字典学习和系数稀疏，建立图像稀疏表示模型；(b)在双层伯格曼迭字典学习内层迭代上利用增加辅助变量和轮换技术更新学习字典和稀疏系数，特别地利用广义软阈值迭代方法求解非凸p范数先验信息的目标函数，更新稀疏系数；(c)在双层伯格曼字典学习外层迭代上进行图像更新，得到重建图像。
字典学习先验信息重建图像迭代范数目标函数稀疏表示稀疏系数磁共振欠采样求解凸型成像图像辅助变量技术更新扫描测量图像更新外层迭代大系数多图像凸函数内层伪影稀疏字典轮换惩罚融入更新恢复学习

[发明专利]一种联合结构化稀疏表示与低维嵌入的字典学习方法-CN201810444013.6在审
发明人：陈万军;张二虎;蔺广逢 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合结构化稀疏表示与低维嵌入的字典学习方法，字典构造与降维投影矩阵并行交替进行，通过在低维投影空间中强迫具有块对角化结构的稀疏表示系数矩阵来增强字典的类间不相干性，与此同时，利用类别子字典上的表示系数的低秩性来保持字典的类内相关性，字典构造与投影学习能够互相促进，以充分保持数据的稀疏结构，从而编码出更具有类别判别力的编码系数，本发明解决了现有技术中存在的字典学习方法中由于训练样本数据的高维特性和缺乏严格块对角化结构约束的字典而使得所编码出的表示系数类别判别能力弱
字典稀疏表示字典学习低维块对角化结构化嵌入的训练样本数据编码系数结构约束类别判别投影矩阵投影空间稀疏结构系数矩阵系数类别区分性低秩高维降维投影并行联合学习

[发明专利]一种单幅图像去雨方法-CN201710860854.0有效
发明人：汤红忠;王翔;李骁;毛丽珍 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2017-09-21 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：然后，在字典学习阶段，为降低有雨原子与无雨原子间的相似性，引入字典的非相干性，构建了新的目标函数，不仅可以保证聚类时有雨字典与无雨字典的可分性，而且学习的非相干字典具有类似于紧框架的性质，可以逼近等角紧框架通过有雨字典与无雨字典对高频图像的稀疏表示，能够更好分离出高频图像中的有雨分量与无雨分量，将高频无雨分量与低频图像叠加实现图像去雨。实验结果表明，本发明方法所学习的非相干字典具有较好的稀疏表示性能，去雨后的图像雨线残留较少，边缘细节保持较好，视觉效果更为清晰自然。
一种单幅图像方法

[发明专利]基于类别约束字典学习模型的织物图像瑕疵检测方法及系统-CN202111070376.6有效
发明人：吕文涛;王顺政;王成群;徐伟强 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于类别约束字典学习模型的织物图像瑕疵检测方法及系统，方法包括：S1、随机将正常和瑕疵两个织物数据集样本分为训练集样本、测试集样本；S2、对样本进行特征提取，输入正常训练样本与瑕疵训练样本orientation="portrait" inline="yes" />初始化正常与瑕疵样本个数、稀疏度L1与L2、迭代次数、正则化参数λ，ρ，λ2；S3、初始化训练集样本字典学习中的学习字典" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />和稀疏表示矩阵；S4、利用得到的训练集样本的学习字典和稀疏表示矩阵，进行判别字典学习，以获取更新后的矩阵，并输出相应的更新后的学习字典D*,S5、根据学习字典D
基于类别约束字典学习模型织物图像瑕疵检测方法系统

[发明专利]一种基于终身字典学习的多模态工业过程监测方法和装置-CN202210895009.8在审
发明人：黄科科;陶醉;阳春华;吴德浩;李繁飙;周灿;桂卫华 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于终身字典学习的多模态工业过程监测方法和装置，方法为：收集工业过程第1个模态的数据集，使用第1个模态的数据集学习获得初始字典；收集工业过程第n个模态的数据集，使用第n个模态的数据集和已从之前n‑1个模态数据集学习得到的字典，学习获得对当前所有n个模态的字典，记为终身字典；使用终身字典计算第n个模态每个数据的重构误差，并拟合概率密度函数，再根据预设的置信度计算重构误差的控制限；当在线接收到工业过程任意模态的数据时，使用终身字典计算该数据的重构误差，将得到的重构误差与控制限对比以确定工业过程当前是否故障。
一种基于终身字典学习多模态工业过程监测方法装置