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基于非凸加权Lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法 预览
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作者 徐久成 王楠 +1 位作者 王煜尧 徐战威 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期500-507,共8页
图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权 lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解 lp范... 图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权 lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解 lp范数中的稀疏系数,再利用代理算法求解稀疏误差约束中的稀疏系数,根据二者的均值来获取更具鲁棒性的稀疏系数。与当前几种典型的算法进行对比分析,实验结果表明:本文算法不仅具有更高的峰值信噪比(PSNR),而且在运行时间上具有更高的效率,同时在视觉角度上产生了更好的视觉感受。 展开更多
关键词 图像去噪 稀疏表示 稀疏系数 先验知识 L1范数 非凸加权 LP范数 稀疏误差约束 峰值信噪比
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改进稀疏表示算法在人脸识别中的应用 预览
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作者 刘霞 罗文辉 苏义鑫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期191-197,共7页
人脸识别的主要难度在于,受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸训练样本不足时会导致识别率降低... 人脸识别的主要难度在于,受到光照变化、表情变化以及遮挡的影响,会使得采集的不同人的人脸图像具有相似性。为有效解决基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸训练样本不足时会导致识别率降低和稀疏表示求解效率较低的问题,提出了基于判别性低秩分解与快速稀疏表示分类(LowRank Recovery Fast Sparse Representation-based Classification,LRR_FSRC)的人脸识别算法。利用低秩分解理论得到低秩恢复字典以及稀疏误差字典,结合低秩分解和结构不相干理论,训练出判别性低秩类字典和稀疏误差字典,并把它们结合作为测试时所用的字典;用坐标下降法来求解稀疏系数以提高了计算效率;根据重构误差实现测试样本的分类。在YALE和ORL数据库上的实验结果表明,提出的基于LRR_FSRC的人脸识别方法具有较高的识别率和计算效率。 展开更多
关键词 人脸识别 稀疏表示 低秩矩阵恢复 坐标下降法 基于稀疏表示的分类(SRC)算法
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基于稀疏DBN和双向LSTM的视觉语音识别算法 预览
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作者 王一鸣 陈恳 《数据通信》 2019年第3期9-15,共7页
唇部视觉信息作为语音识别的辅助信息一直受到广泛关注,为更好的提取唇部视觉信息,提出一种基于稀疏深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的视觉语音识别算法。该... 唇部视觉信息作为语音识别的辅助信息一直受到广泛关注,为更好的提取唇部视觉信息,提出一种基于稀疏深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的视觉语音识别算法。该算法通过在DBN的目标函数后引入混合的范数和范数来实现DBN的稀疏表示,以此稀疏DBN对唇部视觉信息进行稀疏瓶颈特征的提取,再将提取的瓶颈特征送入BiLSTM进行特征的学习分类。实验表明,该算法能有效的识别唇部视觉信息。 展开更多
关键词 稀疏深度信念网络 双向长短期记忆网络 视觉语音识别 稀疏表示
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结合字典学习技术的ISAR稀疏成像方法 预览
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作者 胡长雨 汪玲 朱栋强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1735-1742,共8页
鉴于稀疏ISAR成像方法的成像质量受到待成像场景的稀疏表示不准确的限制,该文将字典学习(DL)技术引入到ISAR稀疏成像中,以提升目标成像质量。该文给出基于离线DL和在线DL两种ISAR稀疏成像方法。前者通过已有同类目标ISAR图像进行学习,... 鉴于稀疏ISAR成像方法的成像质量受到待成像场景的稀疏表示不准确的限制,该文将字典学习(DL)技术引入到ISAR稀疏成像中,以提升目标成像质量。该文给出基于离线DL和在线DL两种ISAR稀疏成像方法。前者通过已有同类目标ISAR图像进行学习,获得更优稀疏表示,后者在成像过程中从现有数据中通过优化获得稀疏表示。仿真和实测ISAR数据成像结果表明,结合离线DL和在线DL的成像方法均可获得比现有方法更优的成像结果,离线DL成像优于在线DL成像,而且前者计算效率优于后者。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 稀疏成像 稀疏表示 字典学习 压缩感知
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基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类 预览
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作者 荣光李 黄尉 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第7期999-1004,共6页
稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子... 稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子相比经典的正交匹配追踪算法,其选择的原子更具代表性,精确特征选择率更高,聚类误差也得到了保留甚至更低。 展开更多
关键词 稀疏子空间聚类 贪婪算法 稀疏表示 子空间追踪 特征选择
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一种联合SBL和DTW的叠前道集剩余时差校正方法 预览
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作者 石战战 夏艳晴 +1 位作者 周怀来 王元君 《岩性油气藏》 CSCD 北大核心 2019年第3期86-94,共9页
基于动态时间规整的叠前道集剩余时差校正方法存在动态时间规整算法对噪声敏感,准确计算规整路径困难;算法采用逐点搬家法,直接对地震道作剩余时差校正容易引起地震波形畸变的问题。提出一种联合稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learnin... 基于动态时间规整的叠前道集剩余时差校正方法存在动态时间规整算法对噪声敏感,准确计算规整路径困难;算法采用逐点搬家法,直接对地震道作剩余时差校正容易引起地震波形畸变的问题。提出一种联合稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)和动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的叠前道集剩余时差校正方法,采用SBL对地震道集进行稀疏表示,再利用DTW对稀疏表示结果进行剩余时差校正,处理后重构地震记录。结果表明,SBL具有良好的噪声鲁棒性,较少的局部最小值,以及全局最优解同时也是最稀疏解,稀疏分解后得到地下地层单位冲击响应,消除了子波影响,再进行时差校正就能避免波形畸变,同时实现了高保真剩余时差校正和随机噪声压制。数值模拟和实际资料处理结果表明该方法具有良好的应用效果。 展开更多
关键词 叠前道集 剩余时差 稀疏表示 稀疏贝叶斯学习 动态时间规整
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变空间协同表示判别分析的特征提取算法
7
作者 于传波 聂仁灿 +1 位作者 周冬明 何敏 《云南大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期28-35,共8页
稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projection,SPP)是一种无监督的方法,不需要标签信息,但SPP求稀疏系数的过程计算量相对较大;此外,大多数稀疏表示的投影算法并不能很好地反映映射空间数据间的关系.为了能更好地反映映射空间数据间的... 稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projection,SPP)是一种无监督的方法,不需要标签信息,但SPP求稀疏系数的过程计算量相对较大;此外,大多数稀疏表示的投影算法并不能很好地反映映射空间数据间的关系.为了能更好地反映映射空间数据间的关系,提出了变空间协同表示判别分析的特征提取算法.首先将原始数据映射到PCA空间去除冗余信息;其次利用L2范数求解稀疏权重,利用所提的监督目标函数计算映射矩阵;然后在求得的映射空间中更新稀疏权重;最后求出权重更新后的映射矩阵.在FERET库、AR库和ORL库的测试结果验证了本算法的有效性. 展开更多
关键词 稀疏表示 人脸识别 稀疏保持投影 降维
基于自适应稀疏表示的电子商务语音识别增强方法研究 预览
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作者 王一海 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第2期453-457,共5页
传统语音增强算法在去除噪声的同时也导致语音受损,为了减小这种负面影响,结合了语音信号的稀疏表示算法与语音增强算法和自适应的获得训练字典,提出了一种基于自适应稀疏表示的语音增强算法。仿真实验结果表明该方法即使在低信噪比的... 传统语音增强算法在去除噪声的同时也导致语音受损,为了减小这种负面影响,结合了语音信号的稀疏表示算法与语音增强算法和自适应的获得训练字典,提出了一种基于自适应稀疏表示的语音增强算法。仿真实验结果表明该方法即使在低信噪比的条件下也能有效去噪,且去噪后能很好的分辨出原始语音信号。 展开更多
关键词 语音增强 稀疏表示 训练字典 非负限制的双重稀疏K-SVD
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改进的稀疏表示超分辨率图像重建 预览
9
作者 廖成 郭心悦 韩彦芳 《软件导刊》 2019年第2期137-140,共4页
为了能从单幅低分辨率图像中利用超分辨率技术重建出高分辨率图像,提出一种基于稀疏表示的改进算法。首先求出在低分辨率图像过完备字典上的稀疏表示系数,将稀疏表示系数与高分辨率图像的过完备字典相结合,得到高分辨率图像块,再联合输... 为了能从单幅低分辨率图像中利用超分辨率技术重建出高分辨率图像,提出一种基于稀疏表示的改进算法。首先求出在低分辨率图像过完备字典上的稀疏表示系数,将稀疏表示系数与高分辨率图像的过完备字典相结合,得到高分辨率图像块,再联合输入的低分辨率图像块与生成的高分辨率图像块,求解出其在高低分辨率字典对上的稀疏系数,最后结合高分辨率图像字典,得到更加精确的高分辨率图像块。经仿真实验验证,该改进方法有效提升了重建图像质量,增强了重建图像的还原度。 展开更多
关键词 稀疏表示 超分辨率 图像重建 高低分辨率图像块 稀疏系数
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采用非线性块稀疏字典选择的视频总结 预览
10
作者 马明阳 梅少辉 万帅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期142-148,共7页
针对基于稀疏表示的视频总结未充分考虑视频帧之间的非线性关系和关键帧的块稀疏特性,提出了一种采用非线性块稀疏字典选择的视频总结方法。首先考虑视频帧之间的非线性关系,通过核函数把原始视频样本映射到高维空间,使线性不可分的样... 针对基于稀疏表示的视频总结未充分考虑视频帧之间的非线性关系和关键帧的块稀疏特性,提出了一种采用非线性块稀疏字典选择的视频总结方法。首先考虑视频帧之间的非线性关系,通过核函数把原始视频样本映射到高维空间,使线性不可分的样本变得线性可分,从而实现非线性到线性的转化,建立非线性稀疏字典选择模型;然后考虑关键帧的块稀疏特性,将视频帧分成帧块,每个帧块内的内容具有一定的相似性,进一步建立非线性块稀疏字典选择模型来提取关键帧块;最后设计了一种核化的联合块正交匹配追踪算法对提出的模型进行优化。在基准视频数据集上的实验表明,所提算法能明显提升视频总结的性能指标F值,且计算复杂度较低,从而验证了联合使用非线性和块稀疏的有效性。 展开更多
关键词 视频总结 稀疏表示 非线性 稀疏 字典选择
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拉普拉斯秩约束的子空间聚类算法 预览
11
作者 杨艺芳 张捷 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2242-2246,共5页
针对子空间聚类算法中构建块对角相似度矩阵的方法不直接且假设条件很难满足的问题,提出直接以块对角优先的拉普拉斯秩约束子空间聚类算法(BLRC)。通过添加拉普拉斯矩阵秩约束构建块对角的相似度矩阵,利用拉普拉斯正则项确保数据样本的... 针对子空间聚类算法中构建块对角相似度矩阵的方法不直接且假设条件很难满足的问题,提出直接以块对角优先的拉普拉斯秩约束子空间聚类算法(BLRC)。通过添加拉普拉斯矩阵秩约束构建块对角的相似度矩阵,利用拉普拉斯正则项确保数据样本的群组效应,采用交替拉格朗日乘子的方法进行求解,得到具有精确块对角结构的相似度矩阵。实验结果表明,BLRC算法聚类具有良好的聚类性能,聚类的精确度明显优于对比算法。 展开更多
关键词 子空间分割 子空间聚类 稀疏表示 低秩表示 谱聚类
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基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究 预览
12
作者 徐守坤 邱亮 +1 位作者 石林 李宁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1917-1920,共4页
将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的... 将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明该方法是可行的。 展开更多
关键词 稀疏表示 协同表示 GEI算法 Hog算法
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基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维 预览
13
作者 陈晓云 廖梦真 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期325-333,共9页
近邻与稀疏保持投影已被广泛应用于降维方法,通过优化得到满足近邻结构或稀疏结构的降维投影矩阵,然而这类方法多数只考虑单一结构特征.此外,多数非线性降维方法无法求出显式的映射函数,极大地限制了降维方法的应用.为克服这些问题,本... 近邻与稀疏保持投影已被广泛应用于降维方法,通过优化得到满足近邻结构或稀疏结构的降维投影矩阵,然而这类方法多数只考虑单一结构特征.此外,多数非线性降维方法无法求出显式的映射函数,极大地限制了降维方法的应用.为克服这些问题,本文借鉴极限学习机的思想,提出面向聚类的基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维算法(SNP-ELM). SNP-ELM算法是一种非线性无监督降维方法,在降维过程中同时考虑数据的稀疏结构与近邻结构.在人造数据、Wine数据和6个基因表达数据上进行实验,实验结果表明该算法优于其他降维方法. 展开更多
关键词 极限学习机 近邻表示 稀疏表示 降维
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基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别 预览
14
作者 陈铭 周先春 周杰 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第3期340-345,共6页
为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法... 为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性. 展开更多
关键词 人脸识别 镜像 协作表示分类算法 线性回归分类算法 偏差 稀疏表示
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联合行稀疏与l1/ 2-范数稀疏表示的红外小目标检测算法 预览
15
作者 孙大为 荣长军 +3 位作者 信东 高明 邱瑞学 杨东方 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期406-414,共9页
针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种联合行稀疏与l1/2 -范数稀疏表示的小目标检测算法。首先采用滑动窗口对原始红外图像进行分块,构建分块图像矩阵;然后,根据稀疏与低秩表示理论建立行稀疏与l1/2 -范数稀疏表示的模型,并利用交... 针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种联合行稀疏与l1/2 -范数稀疏表示的小目标检测算法。首先采用滑动窗口对原始红外图像进行分块,构建分块图像矩阵;然后,根据稀疏与低秩表示理论建立行稀疏与l1/2 -范数稀疏表示的模型,并利用交替方向乘子算法求解得到稀疏矩阵和低秩矩阵;最后,通过图像重构,得到小目标的图像,并采用阈值分割的方法确定小目标的真实位置。实验结果表明,算法可以实现对不同背景红外图像中的小目标准确检测,与红外块图像建模算法相比,检测后的图像信杂比接近的情况下,检测速度提升了约1倍。 展开更多
关键词 小目标检测 稀疏表示 目标检测 红外图像 低秩表示
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加权融合核稀疏和协同表示的高光谱影像分类 预览
16
作者 侯良国 向泽君 楚恒 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1058-1063,共6页
为进一步提高表示分类器中基原子对测试样本的表达能力,提出一种加权融合核稀疏和协同表示的高光谱影像分类算法(WKSCRC)。充分利用核函数处理非线性数据的优势,将高光谱影像数据映射到高维核特征空间;对核稀疏表示系数和核协同表示系... 为进一步提高表示分类器中基原子对测试样本的表达能力,提出一种加权融合核稀疏和协同表示的高光谱影像分类算法(WKSCRC)。充分利用核函数处理非线性数据的优势,将高光谱影像数据映射到高维核特征空间;对核稀疏表示系数和核协同表示系数进行加权融合,在核融合表示系数下重构分类测试样本。在ROSIS和AVIRIS两个数据集上的仿真结果表明,该算法在精度与稳定性上优于其它传统分类算法。 展开更多
关键词 高光谱分类 稀疏表示 协同表示 核技巧 加权融合
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区分性联合稀疏字典交替优化的语音增强 预览
17
作者 贾海蓉 王卫梅 +1 位作者 王雁 裴俊华 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期74-81,共8页
在联合稀疏字典的语音增强中,由于联合字典的相似性,导致稀疏重构阶段产生语音和噪声混淆进而产生语音失真问题。针对此,在训练阶段提出一个费希尔准则下的目标函数。该函数包含了语音和噪声的区分约束项,并用与信号变化相关的平衡因子... 在联合稀疏字典的语音增强中,由于联合字典的相似性,导致稀疏重构阶段产生语音和噪声混淆进而产生语音失真问题。针对此,在训练阶段提出一个费希尔准则下的目标函数。该函数包含了语音和噪声的区分约束项,并用与信号变化相关的平衡因子去调整各项权值,为尽可能减小混淆误差提供了保障;同时,为了能使目标函数收敛,设计了一种交替优化字典和稀疏系数的算法,迭代寻找所需的字典和稀疏系数,完成语音字典和噪声字典的输出,得到具有非相似即区分性能较好的联合字典。在增强阶段,将带噪语音信号在联合字典上进行稀疏表示,并估计出语音幅度谱和噪声幅度谱。最后,结合维纳滤波器和理想二值掩模的优点,提出了新的软掩模滤波器,进一步消除了残余噪声。通过对不同信噪比的带噪语音进行实验,新算法得到的语音信噪比和听觉感知评价都较高,验证了新算法在提高语音性能方面的有效性。 展开更多
关键词 语音增强 费希尔 稀疏表示 交替优化 软掩模滤波器
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基于混合基的稀疏表示响应面构建方法 预览
18
作者 王科峰 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第5X期277-278,共2页
随着现代产品的仿真模型求解时间也越来越长,响应面可用来替代仿真模型,减少仿真时间。稀疏表示响应面则是利用稀疏表示的思想,寻找仿真模型在基函数上的稀疏表示,可通过较少的采样点构建高精度的稀疏表示响应面,从而替代仿真模型,提高... 随着现代产品的仿真模型求解时间也越来越长,响应面可用来替代仿真模型,减少仿真时间。稀疏表示响应面则是利用稀疏表示的思想,寻找仿真模型在基函数上的稀疏表示,可通过较少的采样点构建高精度的稀疏表示响应面,从而替代仿真模型,提高仿真效率。但是复杂产品种类繁多,特征各异,其仿真模型很难在单一基函数上找到稀疏表示。本文将以多种多项式组合成的集合作为基函数集,提高基函数的表达能力,然后基于模拟退火的全局收敛思想,在给定基函数挑选个数的前提下,找到最优的基函数组合来对仿真模型进行稀疏表示。同时引入二分法的思想,调整构建响应面的基函数的个数,从而构建一个足够稀疏且高精度的响应面。 展开更多
关键词 响应面 稀疏表示 仿真优化
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采用区分性幅相联合字典学习的低截获概率信号分离方法 预览
19
作者 陈游 周一鹏 +2 位作者 王星 田元荣 周东青 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期18-24,共7页
为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题,提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题,构建了幅相联合字典模型;针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题,基于区分性... 为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题,提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题,构建了幅相联合字典模型;针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题,基于区分性字典学习思想提出在字典学习过程目标函数中加入交叉表示抑制项。仿真结果表明:幅相联合字典能够充分表示典型低截获概率信号的幅相信息,交叉表示抑制项能有效抑制信号间的交叉表示,算法具有良好的分离性能。 展开更多
关键词 信号分离 字典学习 稀疏表示 低截获概率信号
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基于稀疏表示和神经网络的头相关传输函数个性化方法研究 预览
20
作者 史梦杰 方勇 +1 位作者 黄青华 刘华平 《电声技术》 2019年第3期10-16,共7页
头相关传输函数(Head-Related Transfer Function, HRTF)的个性化定制,是实现虚拟听觉系统(Virtual Audio Display, VAD)的关键技术之一。本文提出了一个基于稀疏表示和径向基函数(adial Basis Function, RBF)神经网络的HRTF个性化方法... 头相关传输函数(Head-Related Transfer Function, HRTF)的个性化定制,是实现虚拟听觉系统(Virtual Audio Display, VAD)的关键技术之一。本文提出了一个基于稀疏表示和径向基函数(adial Basis Function, RBF)神经网络的HRTF个性化方法,通过LASSO回归分别计算出生理特征的稀疏系数和HRTF数据的稀疏系数,利用神经网络来建模两组系数的映射关系,并使用Pearson相关分析筛选与测试样本相关性强的数据作为训练集,所提方法只需要进行较少的训练就可以估计出个性化头相关传输函数。仿真实验表明,与已有的稀疏表示方法相比,本方法所需的训练集更小,估计误差更低。 展开更多
关键词 头相关传输函数 个性化 稀疏表示 RBF神经网络 Pearson相关分析
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