Incoherent Dictionary Learning Method Based on Unit Norm Tight Frame and Manifold Optimization for Sparse Representation
المؤلفون المشاركون
Tang, HongZhong
Zhang, Xiaogang
Chen, Hua
Zhu, Ling
Wang, Xiang
Li, Xiao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Optimizing the mutual coherence of a learned dictionary plays an important role in sparse representation and compressed sensing.
In this paper, a efficient framework is developed to learn an incoherent dictionary for sparse representation.
In particular, the coherence of a previous dictionary (or Gram matrix) is reduced sequentially by finding a new dictionary (or Gram matrix), which is closest to the reference unit norm tight frame of the previous dictionary (or Gram matrix).
The optimization problem can be solved by restricting the tightness and coherence alternately at each iteration of the algorithm.
The significant and different aspect of our proposed framework is that the learned dictionary can approximate an equiangular tight frame.
Furthermore, manifold optimization is used to avoid the degeneracy of sparse representation while only reducing the coherence of the learned dictionary.
This can be performed after the dictionary update process rather than during the dictionary update process.
Experiments on synthetic and real audio data show that our proposed methods give notable improvements in lower coherence, have faster running times, and are extremely robust compared to several existing methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tang, HongZhong& Zhang, Xiaogang& Chen, Hua& Zhu, Ling& Wang, Xiang& Li, Xiao. 2016. Incoherent Dictionary Learning Method Based on Unit Norm Tight Frame and Manifold Optimization for Sparse Representation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112862
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tang, HongZhong…[et al.]. Incoherent Dictionary Learning Method Based on Unit Norm Tight Frame and Manifold Optimization for Sparse Representation. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112862
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tang, HongZhong& Zhang, Xiaogang& Chen, Hua& Zhu, Ling& Wang, Xiang& Li, Xiao. Incoherent Dictionary Learning Method Based on Unit Norm Tight Frame and Manifold Optimization for Sparse Representation. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112862
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112862
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر