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[发明专利]流量重构方法、装置、设备及存储介质-CN202111205270.2有效
发明人：樊学宝;李秀峰;朱海玲;黄智勇;罗艳珍;陈懿 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04W28/10 文献下载
摘要：该方法包括：根据采集的多个时段对应的流量数据确定对应的流量特征数据；根据流量特征数据以及流量数据确定稀疏基，并根据稀疏基确定稀疏表示；确定多个时段对应的流量数据中最新相邻时段对应的流量数据对应的相似度，根据相似度确定稀疏基是否可用；若稀疏基可用，则根据相似度优化稀疏表示，将稀疏基和优化的稀疏表示发送至输出端，以使输出端根据稀疏基和优化的稀疏表示重构对应的流量数据。本申请的方法，在流量数据重构前确认稀疏基是否可用，若稀疏基可用，说明稀疏基能够很好的进行稀疏表示，并对稀疏表示进行优化，根据稀疏基和优化的稀疏表示可更好的重构流量数据，减少重构误差。
流量方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于原子融合吸收度的框架性图像融合方法-CN201810566441.6在审
发明人：胡燕翔 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2018-06-05 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于原子融合吸收度的稀疏表示图像融合框架性方法，主要步骤包括：（1）应用稀疏表示和联合稀疏表示计算模型计算字典中每个原子的吸收度；（2）应用稀疏表示模型进行图像融合，在融合规则中根据原子融合吸收度对组合得到的稀疏系数进行调整本发明的思路是在采用稀疏表示和过完备学习型字典的图像融合算法中，利用“联合稀疏表示”模型计算得到每个字典原子的吸收度，并将原子融合吸收度用于稀疏表示系数的组合过程中，提升较低吸收度原子的融合效果，从而达到提高融合质量的目标
稀疏表示吸收度融合图像融合框架性字典图像融合算法低吸收度计算模型模型计算稀疏系数字典原子组合过程学习型应用联合

[发明专利]一种拍摄方法及电子设备-CN201911147752.X有效
发明人：黄伟 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04N5/217 文献下载
摘要：方法包括：在摄像头拍摄图像的情况下获取拍摄的至少两帧第一图像；确定至少两帧第一图像匹配的目标字典集，根据目标字典集中N个图像单元对第一图像进行稀疏编码获得每一帧第一图像的稀疏表示；根据每一帧第一图像的稀疏表示以及稀疏表示权重确定融合稀疏表示；将融合稀疏表示进行解码得到融合图像。对每一帧第一图像进行稀疏编码，实现对第一图像的单独降噪，采用与第一图像匹配的目标字典集进行稀疏编码，提高单独降噪的效果，对单独降噪后的稀疏表示进行加权融合得到融合稀疏表示，减少噪声，解码后得到噪声较小的融合图像
一种拍摄方法电子设备

[发明专利]一种MR图像的分割方法及装置-CN201410856328.3在审
发明人：李玉红;秦璟;贾富仓;王琼;王平安 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2014-12-31 - 公布日： 2015-04-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明适用于医学图像处理技术领域，提供了一种MR图像的分割方法及装置，包括：通过多模态的样本MR图像分别进行各个模态的字典学习；建立多模态联合稀疏表示模型；通过所述多模态联合稀疏表示模型，将测试MR图像在所述字典下联合稀疏表示为少数原子的线性组合，通过稀疏编码获取所述测试MR图像的稀疏表示系数；根据所述测试MR图像的稀疏表示系数，将所述测试MR图像的每个像素进行分类，获取图像分割结果。本发明提出的多模态联合稀疏表示模型，能够结合多模态MR图像所提供的信息进行多变量联合稀疏表示，大大地提高了图像分割的正确率。
一种 mr 图像分割方法装置

[发明专利]一种基于Fisher判别的稀疏表示的人脸识别方法-CN201610349232.7在审
发明人：尹宝才;赵璐;孙艳丰;胡永利 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-05-24 - 公布日： 2016-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Fisher判别的稀疏表示的人脸识别方法，其可以大大提高识别率。这种基于Fisher判别的稀疏表示的人脸识别方法，包括步骤：(1)通过l_2,1范数约束残差项、核范数约束字典稀疏系数来构建稀疏表示模型；(2)利用Fisher判别的监督学习方法来训练稀疏表示模型；(3)计算图像在字典上的稀疏表示；(4)根据残差最小原则来进行人脸识别。
一种基于 fisher 别的稀疏表示识别方法

[发明专利]一种基于循环神经网络的输入方法及装置-CN201711217459.7有效
发明人：阮翀 -专利权人：北京新美互通科技有限公司
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络的输入方法及装置，该方法中，在获取词向量矩阵后，根据词向量矩阵构建过完备基底矩阵，根据过完备基底矩阵构建稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵。需要推荐候选词时，根据过完备基底矩阵、稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵，获取所需词语的词向量，根据该词向量和循环神经网络模型获取候选词。本发明通过过完备基底矩阵、稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵获取各个词语的词向量。而过完备基底矩阵、稀疏表示下标矩阵和稀疏表示系数矩阵的容量之和小于词向量矩阵，本发明的方案占用终端设备的空间较小，且计算量较小，从而减少对终端设备的存储能力和运量能力的需求，能够在多种终端设备中应用。
一种基于循环神经网络输入方法装置

[发明专利]一种大规模MIMO稀疏信道估计方法及相关设备-CN202210826619.2有效
发明人：陈建侨;陈昊;马楠;许晓东;张平 -专利权人：鹏城实验室;北京邮电大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种大规模MIMO稀疏信道估计方法及相关设备，所述方法包括：本地服务器进行离线训练得到信道稀疏度认知神经网络、信道稀疏表示字典和信道稀疏重构神经网络；终端将OFDM信号输入到信道稀疏度认知神经网络中得到信道稀疏度；基站根据信道稀疏度确定下行传输信号中导频序列的长度；基站接收到下行传输信号后，根据信道稀疏度选择相应的信道稀疏表示字典进行信道稀疏表示，并根据信道稀疏重构神经网络一起进行信道稀疏重构。通过终端将OFDM信号输入到信道稀疏度认知神经网络中得到信道稀疏度，基站根据信道稀疏度进行信道稀疏表示，并根据信道稀疏重构神经网络一起进行信道稀疏重构，实现了高精度、低复杂度的信道估计。
一种大规模 mimo 稀疏信道估计方法相关设备

[发明专利]基于稀疏编码的监控车辆特征表示及分类方法-CN201410396296.3有效
发明人：陈湘军;张杰;龙高燕 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2014-08-12 - 公布日： 2017-11-14 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏编码的监控车辆特征表示及分类方法，采用稀疏特征表示车辆图像，获取目标图像本质的字典基和稀疏表示，并进行特征表示及目标分类识别。本发明使用稀疏编码方法表示交通监控中车辆图像特征，并实现基于稀疏编码的车辆分类与识别，进而从高速公路监控视频中提取交通流参数，为上层车辆速度感知、车流量统计服务，分类效率显著优于传统方法。
基于稀疏编码监控车辆特征表示分类方法

[发明专利]一种基于改进稀疏表示的人耳图像识别方法-CN201910282408.5在审
发明人：仲伟峰;丁一鸣 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进稀疏表示的人耳图像识别方法，包含以下步骤：A、人耳图像预处理；B、采用人耳稀疏表示算法对人耳图像进行处理；C、结合判别性低秩分解构造字典；D、稀疏系数求解的改进算法；E、对算法进行仿真实验；本发明基于改进稀疏表示的人耳图像识别方法能够有效解决基于稀疏表示的分类算法在人耳训练样本不足时导致识别率降低和稀疏表示求解效率较低的问题。
稀疏表示人耳图像识别算法人耳图像人耳改进预处理仿真实验分类算法求解效率稀疏系数训练样本有效解决识别率低秩求解字典分解

[发明专利]一种基于稀疏表示的远距离激光测距回波信号识别方法-CN201510137929.3在审
发明人：屈剑锋;柴毅;陈军;谭云月;刘学丽 -专利权人：重庆大学
申请日： 2015-03-27 - 公布日： 2015-07-22 - 主分类号： G01S17/08 文献下载
摘要：该发明提供了一种基于稀疏表示远距离激光测距回波信号识别方法，旨在将稀疏分解算法应用在远距离激光测距领域。具体方法步骤如下：一、测得近距离的激光回波信号，并计算该回波信号的最优小波基底。三、将快速傅里叶变换算法与OMP算法结合，对远距离激光回波信号稀疏分解，得到回波信号的稀疏表示。四、对稀疏表示系数取阈值，获得特征稀疏表示系数，根据特征稀疏表示系数确定出回波发生的时刻，从而识别出回波。
一种基于稀疏表示远距离激光测距回波信号识别方法

[发明专利]基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法及装置-CN202211260141.8在审
发明人：卢仰泽;刘帆;任劼帅;鲁非;黄泽琦;张露 -专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开一种基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法及装置。所述方法包括：对输入图像进行图像稀疏特征表示，得到稀疏特征表示后的图像；对稀疏特征表示后的图像进行去噪处理；对去噪后的图像进行图像重构。采用本申请技术方案，基于图像的稀疏特征表示进行图像重构，使得重构后的图像质量更优，图像重构精度更高。
基于图像稀疏特征匹配立体方法装置

[发明专利]一种基于稀疏表示的目标跟踪方法-CN201410655529.7有效
发明人：陈勇;冷佳旭;张立波 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2014-11-18 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示的目标跟踪方法。本发明的技术方案，利用遮挡的空间连续性和先验信息对遮挡进行稀疏学习，在此基础上，利用更新后的稀疏表示模型求得稀疏系数，然后根据求得的稀疏系数，计算得到重构残差，再以重构残差最小的目标作为跟踪目标并对过完备字典进行实时更新，再根据粒子滤波跟踪方法，预测目标在下一时刻的位置，得到估计目标，最后以得到的估计目标和更新的过完备字典返回稀疏表示模型进行重复迭代。本发明将稀疏学习思想引入基于稀疏表示的粒子滤波跟踪算法，可以在遮挡不稀疏的情况下，对遮挡进行稀疏学习和建立遮挡模型，并根据更新后的稀疏表示模型对目标进行精确跟踪。
一种基于稀疏表示目标跟踪方法

[发明专利]基于近邻正则联合稀疏表示的遥感图像分类方法及系统-CN201510491233.0有效
发明人：彭江涛;付应雄;邹斌;陈娜 -专利权人：湖北大学
申请日： 2015-08-11 - 公布日： 2017-07-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于近邻正则联合稀疏表示的遥感图像分类方法及系统，包括输入待分类的遥感图像，划分训练样本和测试样本；构建数据字典；构建含有邻域像素权重矩阵的正则化联合稀疏表示模型，联合优化测试样本的联合稀疏表示系数矩阵和邻域像素权重矩阵；并根据数据字典及测试样本的最优联合稀疏表示系数矩阵和最优邻域像素权重矩阵，实现对测试样本的分类。本发明实现了，在优化联合稀疏表示系数矩阵的同时优化邻域像素权重矩阵，使邻域像素权重矩阵能够同时反映邻域像素之间的相似关系和联合稀疏表示误差关系，且联合稀疏表示系数能够更加准确地反映测试样本与数据字典之间的逼近关系
基于近邻正则联合稀疏表示遥感图像分类方法系统

[发明专利]一种基于能级跳跃的全局最优稀疏表示方法-CN201710446315.2在审
发明人：王天荆;刘国庆;朱晓梅;姜华;程浩 -专利权人：南京工业大学
申请日： 2017-06-14 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于能级跳跃的全局最优稀疏表示方法，步骤包括由初始点出发根据AST的迭代公式计算局部最优稀疏解；吸收能量使得局部最优稀疏解跳到非稀疏解；利用同伦曲线获取一个与非稀疏解能量值相等的非稀疏解；从更新点出发，根据AST的迭代公式计算下一个局部最优稀疏解；输出全局最优稀疏解为，利用全局最优稀疏解进行稀疏表示。该全局最优稀疏表示方法将一个局部最优稀疏解因吸收能量而被激发，它可跳出当前的吸引盆而进入具有更低能级的吸引盆，从而搜索更优的稀疏解，直至达到最低能级而获得全局最优稀疏解，从而可以方便地应用于现有的各类稀疏表示算法
一种基于能级跳跃全局最优稀疏表示方法

[发明专利]目标跟踪方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201811149881.8在审
发明人：陈典兵;韩广良;王宇庆;吴笑天;杨航 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：其中，方法包括确定实际应用场景的目标物体，计算其在PCA子空间的空间正交基向量集表示字典，获取当前帧图像中目标物体的多个候选粒子，基于预先构建的包含稀疏表示系数和稀疏表示误差向量的稀疏表示模型，利用优化公式计算各候选粒子的稀疏表示系数和稀疏表示误差向量，然后基于稀疏表示系数和稀疏表示误差向量计算各候选粒子的观测概率，并从中选择最大观测概率的候选粒子作为目标物体在当前帧图像的目标粒子，从而实现对目标物体的跟踪。
稀疏表示目标物体粒子目标跟踪误差向量系数和计算机可读存储介质观测概率应用场景帧图像公式计算空间正交目标粒子准确度基向量子空间跟踪构建字典申请优化

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