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| 基于结构相似度的稀疏编码模型 |
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李志清1, 施智平2, 李志欣3, 史忠植2
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1.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;2.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;3.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
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| 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. |
| 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 |
| DOI： |
| 分类号: |
| 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) |
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| Sparse Coding Model Based on Structural Similarity |
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LI Zhi-Qing,SHI Zhi-Ping,LI Zhi-Xin,SHI Zhong-Zhi
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| Abstract: |
| 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. |
| Key words: sparse coding natural image structural similarity biological visual system computational model |
