吴怀宇_中国科学院分享 http://blog.sciencenet.cn/u/wuhuaiyu 博士、副教授 「模式识别国家重点实验室」&「中国-欧洲信息,自动化与应用数学联合实验室」

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[CV论文读讲] 稀疏表达综述Sparse Representation

已有 4275 次阅读 2012-12-2 22:47 |系统分类:科研笔记| 论文

稀疏的意义 (李海昌)
1.  自然图像/生物感知具有稀疏性
2.  稀疏的表达方式及将稀疏引入的方式目标的方式.
1. Basis Pursuit (戴玮)
核心思想:   将问题转化为线性规划问题.
关   键  点:   1范数的线性规划转换.
优         点:   直观, 可用线性规划求解.
缺         点:   约束过多(线性正比与表达系数个数).
2. ISTA and FISTA ( 谷鹄翔 + 肖鸿飞 )
核心思想:   每次迭代利用原函数的某个上界函数来 近似.
关   键  点:   上界函数求导有较易求解的(解耦)闭合解.
优         点:   直观, 直接针对LASSO目标函数.
缺         点:   一般收敛较慢 (与数据的最大特征值有关).
注   意  点:   构造上界函数需要一定技巧.
3. LARS + Homotopy (康翠翠+肖鸿飞+钟子沙+戴玮)
核心思想:   迭代中, 每次选择(或删除)一维表达.
关   键  点:   加入或删除的维计算策略(两个目标函数).
优         点:   收敛速度较快, 稀疏度较高.
缺         点:   不直接表现LASSO的目标函数.
注   意  点:   可以看成是一个子集选择过程.
1. De-noise K-SVD (徐元)
借     鉴:  用noise图像本身来学字典
类似的思路: 
     在ICCV 2009中, 超分辨率字典由图像自身学习得到.
2. Super Resolution (刘绍国)
注    意:  为了保持相邻patches之间的兼容性,  所做的处理.
3. NMF (朱飞云)
注    意:  Sparsity Metric (相应的光滑性也应了解).
更    新:   NMF的梯度下降更新能保证还是NM.
Discussion
1. 稀疏的物理意义?
1. 为什么稀疏能够起作用?
2. 目标函数转化为1范数, 为什么能(或还能)起作用?
3.  Smooth VS Sparse.
2.   1范数有什么意义.
1.   1范数, 2范数及鲁棒估计之间的联系.
3.   其它的稀疏表达.
1.   层次稀疏.
2  矩阵21范数引导的行或列稀疏.
3  Non-smooth
4.   稀疏与其它目标集合在一起.
1 字典学习 (de-noise为例).
2.   组稀疏表达(21范数).
5.    稀疏的其它应用.
把问题看成表达问题.
把问题看成字典学习问题.
2范数1范数.
 
相关PPT下载详见 “视觉计算研究论坛”「SIGVC BBS」:http://www.sigvc.org/bbs/thread-47-1-2.html


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