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一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了一种基于组的非局部稀疏表示加性噪声去除方法，具体步骤包括： S1：在标准图像库中获得自然图像，并对图像进行图像分块并用高斯混合模型训练字典； S2：对每个图像进行加噪声处理，利用基于组的稀疏表示和非局部稀疏表示的方法得到去除噪声模型； S3：将含噪图像分成有重叠的小块，为每个图像块进行非局部相似匹配，找到其具有相同结构类型的相似图像块，把相似度最高的一些块放到一个组中； S4：对于分好的每个组，先对每个组进行奇异值分解，然后对特征值进行阈值处理，得到每个组的估计值； S5：利用预先训练的字典求出估计组在字典中的稀疏编码； S6：利用软阈值方法求解模型； S7：得到去噪图像。
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一种迭代重约束组稀疏表示分类的人脸识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
一种迭代重约束组稀疏表示分类的人脸识别方法，以有效对大面积遮挡图像、高复杂度拥塞图像、伪装图像或表情变化剧烈的图像进行分类，并获得较高识别率为目的，分为以下步骤：a)随机选择图像样本进行分类，组成训练字典集，每一类有各自的样本标签；b)计算待测试样本与字典集中每一类进行比对所产生的残差值e与稀疏表示系数θ的初值，并计算残差值e和稀疏表示系数θ的权值初值；c)迭代计算每一类的残差值e、稀疏表示系数θ和它们的权值，重复迭代过程直至达到收敛条件或最大迭代次数，输出最终的θ值；d)按e值最小对被测样本进行分类，得到识别结果，对被测样本进行分类。