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李志清,施智平,李志欣,史忠植.基于结构相似度的稀疏编码模型.软件学报,2010,21(10):2410-2419
基于结构相似度的稀疏编码模型
Sparse Coding Model Based on Structural Similarity
投稿时间:2008-12-01  
DOI:
中文关键词:  稀疏编码  自然图像  结构相似度  生物视觉系统  计算模型
英文关键词:sparse coding  natural image  structural similarity  biological visual system  computational model
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60805041 (国家自然科学基金); the National Basic Research Program of China under Grant No.2007CB311004 (国家重点基础研究发展计划(973)); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA01Z132 (国家高技术研究发展计划(863)); the National Science and Technology Support Plan of China under Grant No.2006BAC08B06 (国家科技支撑计划)
作者单位
李志清 中国科学院 计算技术研究所 智能信息处理重点实验室,北京 100190 中国科学院 研究生院,北京 100049 湘潭大学 信息工程学院,湖南 湘潭 411105 
施智平 中国科学院 计算技术研究所 智能信息处理重点实验室,北京 100190 
李志欣 中国科学院 计算技术研究所 智能信息处理重点实验室,北京 100190 中国科学院 研究生院,北京 100049 
史忠植 中国科学院 计算技术研究所 智能信息处理重点实验室,北京 100190 
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中文摘要:
      已有的稀疏编码模型采用误差的平方和作为信息保持的客观评价标准,但最近的研究表明,人眼视觉系统的主要功能是从视觉区域提取图像和视频中的结构化信息.引入结构相似度来衡量信息保持的程度,通过对改进的目标函数进行优化,获得与初级视皮层中具有局部性、朝向性和带通性的感受野相类似的基函数集.实验结果表明,改进后的稀疏编码模型更符合人眼视觉系统特性.
英文摘要:
      Current existing sparse coding models employ the mean square of the error between the actual image and the reconstructed image to measure how well the code describes the image. Under the assumption that human visual perception is highly adapted for extracting structural information from a scene or a video, an alternative measure for information preservation assessment, based on the structural similarity, is introduced. After minimizing the cost function, the improved model attains a complete family of localized, oriented, and bandpass receptive fields, similar to those found in the primary visual cortex. The experimental results show that the improved sparse coding model is more consistent in human visual system.
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