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oe1(光电查) - 科学论文

7 条数据
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  • 基于分块低秩张量分解与PFFT算法的高光谱人脸识别

    摘要： 具有充分区分性光谱和空间信息的高光谱成像技术为稳健的人脸图像识别带来了新机遇。然而高光谱成像存在若干挑战，包括信噪比（SNR）低、波段间个体内错位以及数据维度高等问题。大量研究表明全局与局部人脸特征在识别中均起重要作用。本研究提出一种基于局部块低秩张量分解的高光谱人脸图像新型局部特征提取算法，该算法同时保留了邻域关系与光谱维度信息。此外，采用极坐标离散快速傅里叶变换（PFFT）算法提取全局轮廓特征，该方法能应对光照、表情、不对称（朝向）及衰老变化等人脸识别相关挑战。进一步通过融合获得的局部与全局特征构建集成分类器。研究使用香港理工大学数据库进行方法评估，并与其他现有高光谱人脸识别算法对比。数值实验结果表明，本算法性能与最优CRC_RLS和PLS方法相当。

    关键词： 光谱与空间信息、极坐标离散快速傅里叶变换、波段融合、集成分类器、全局与局部特征、张量分解、高光谱图像

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 高铝组分Al<sub>0.6</sub>Ga<sub>0.4</sub>N MSM光电探测器的高温载流子输运机制分析

    摘要： 我们提出了一种在数据缺失和异常值共存情况下的鲁棒张量分解生成模型。该模型旨在显式推断出捕捉全局信息的低CANDECOMP/PARAFAC（CP）秩张量与捕捉局部信息（亦视为异常值）的稀疏张量，从而为缺失条目提供鲁棒的预测分布。低CP秩张量通过多个潜因子的多线性交互建模，并采用分层先验强制列稀疏性；而稀疏张量则通过学生t分布的分层视图建模，为每个元素独立关联单独的超参数?；谕耆匆端箍蚣艿哪Ｐ屯贫夏苡行Х乐构夂衔侍?，且计算复杂度与数据规模呈线性关系。与现有相关研究相比，本方法无需调参即可自动隐式地完成模型选择：既能发现真实的CP秩，又能自适应不同类型异常值的稀疏诱导先验。此外，低秩近似与稀疏表示之间的权衡可通过最大模型证据准则进行优化。大量实验及与多种前沿算法在合成数据集和真实数据集上的对比，从多个维度验证了本方法的优越性。

    关键词： 张量分解、鲁棒分解、张量补全、视频背景建模、变分贝叶斯（VB）推断、秩确定

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [计算机与信息科学通信] 信号处理与智能识别系统进展 第968卷（第四届国际研讨会SIRS 2018，印度班加罗尔，2018年9月19-22日，修订精选论文集）|| 基于张量分解技术的高光谱图像预处理分析

    摘要： 高光谱遥感图像分析一直是一项具有挑战性的任务，因此采用了多种技术来探索这些图像。最新方法包括将高光谱图像视为三阶张量，并利用各种张量分解方法进行处理。本文重点研究采用不同分解方法处理后的高光谱图像行为特征。实验内容包括对原始高光谱图像和预处理高光谱图像应用张量分解方法（如多线性奇异值分解和低多线性秩近似技术）进行处理。结果基于相对重构误差、分类精度及像素反射光谱进行展示。该分析提供了具有关联性的实验结果，强调了高光谱图像预处理的必要性以及张量分解方法所呈现的趋势。

    关键词： 低阶多线性秩近似，遥感图像，像素反射光谱，多线性奇异值分解，相对重构误差，张量分解

    更新于2025-09-23 01:18:14

  • [2019年IEEE国际通信与电子系统会议(ICCES) - 印度科因巴托尔(2019.7.17-2019.7.19)] 2019年国际通信与电子系统会议(ICCES) - 光控石墨烯场效应晶体管的饱和优化与外部时序分析

    摘要： 我们提出了一种在数据缺失和异常值共存情况下的鲁棒张量分解生成模型。该模型旨在显式推断出捕捉全局信息的低CANDECOMP/PARAFAC（CP）秩张量与捕捉局部信息（亦视为异常值）的稀疏张量，从而为缺失项提供鲁棒的预测分布。低CP秩张量通过多个潜因子间的多线性交互建模，并采用分层先验强制列稀疏性；稀疏张量则通过将独立超参数与每个元素关联的学生t分布分层视图建模?；谕耆匆端箍蚣艿哪Ｐ屯贫夏苡行Х乐构夂衔侍猓壹扑愀丛佣扔胧莨婺３氏咝怨叵?。与现有相关研究相比，本方法无需调参即可自动隐式完成模型选择，具体表现为：能自主发现真实的CP秩，并自适应调整稀疏诱导先验以应对各类异常值。此外，低秩近似与稀疏表示的权衡可通过最大模型证据准则实现优化。在合成数据集和真实数据集上与多种前沿算法进行的广泛实验对比，从多个维度验证了本方法的优越性。

    关键词： 张量分解、视频背景建模、变分贝叶斯（VB）推断、张量补全、秩确定、鲁棒分解

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类的深度张量分解

    摘要： 高维光谱特征和有限的训练样本给高光谱图像（HSI）分类带来了一系列困难。特征提取是解决这一问题的有效方法。具体而言，张量分解优于主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NMF）等突出方法，因为它考虑了空间信息。近年来，深度学习因能高效提取各类任务的分层特征而备受关注。本文提出一种新颖的特征提取方法——深度张量分解（DTF），用于从观测到的HSI中提取分层且有意义的特征。该方法利用张量表示HSI的优势以及卷积神经网络（CNN）在分层特征提取方面的优点。具体来说，首先对HSI的光谱维度进行卷积操作以抑制噪声影响，然后将卷积后的HSI输入张量分解以学习数据的低秩表示，之后重复上述两个过程以学习HSI的分层表示。在两个真实高光谱数据集上的实验结果表明了所提方法的优越性。

    关键词： 高光谱图像（HSI）分类、特征提取、卷积神经网络（CNN）、张量分解

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于张量分解与目标提议的夜间多类车辆检测特征选择

    摘要： 夜间车辆检测对于构建保障道路安全的智能交通系统(ITS)至关重要。当前多数夜间车辆检测方法仅针对一到两类车辆。本文提出一种基于张量分解与目标提议的新型多类车辆检测系统。常用特征如方向梯度直方图和局部二值模式常产生无效图像块（区域），导致检测性能不佳。因此我们通过张量分解后的特征排序筛选图像块，仅从这些选定块提取特征。为生成包含所有车辆的窗口，我们提出一种结合前沿目标提议方法、局部特征及图像区域相似度的新型目标提议方案，通过学习权重将三项指标求和计算各提议的可靠性评分。采用仿生图像增强方法提升输入图像的亮度与对比度。我们建立了香港夜间多类车辆数据集进行评估，所提方法能成功检测四类车辆：1）轿车；2）出租车；3）公交车；4）小巴，并可检测被遮挡车辆及雨中车辆。该方法在每图0.05个误报率下达到95.82%的检测率，优于多种现有夜间车辆检测技术。

    关键词： 张量分解、目标提议、特征选择、夜间多类别车辆检测

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 基于张量分解的光学影像空间分辨率增强方法

    摘要： 光学遥感图像中空间分辨率与光谱分辨率之间存在不可避免的权衡。目前已发展出多种针对不同空间和光谱特性的多模态图像数据融合技术，用于生成兼具高空间与高光谱分辨率的光学图像。尽管部分技术考虑了光谱和空间模糊过程，但尚无方法能同时反演出高空间-高光谱分辨率的光学图像、光谱模糊滤波器及光谱响应函数。本文基于张量分解提出一种融合多源异质光学图像的空间分辨率增强新框架，通过典型张量（CP）分解一组张量，同步生成高空间-高光谱分辨率图像、空间模糊滤波器及光谱响应函数。实验结果表明，基于非负性与耦合性的正则化方法可获得较合理的反演结果。

    关键词： 张量分解、全色锐化、典型相关（CP）分解、空间分辨率增强、耦合

    更新于2025-09-09 09:28:46