Detta papper hanterar algoritmiska och teoretiska aspekter av ordbok lärande från ofullständiga och slumpmässiga blockvis bildmätningar och prestanda för adaptiv ordbok för gles bildåterhämtning. Detta problem är relaterat till blind komprimerad sensation där den sparifierande ordboken eller basen ses som en okänd variabel och föremål för uppskattning under gles återhämtning. Men till skillnad från befintliga garantier för en framgångsrik blind komprimerad avkänning, våra resultat är inte beroende av ytterligare strukturella begränsningar på den lärda ordboken eller den uppmätta signalen. I synnerhet förlitar vi oss på den rumsliga mångfalden av kompressiva mätningar för att garantera att lösningen är unik med stor sannolikhet. Dessutom är vårt särskiljande mål att mäta och minska skattningsfelet med avseende på den ideala ordboken som är baserad på den fullständiga bilden. Med hjälp av färska resultat från slumpmässig matristeori, visar vi att tillämpa en något modifierad ordlista lärande algoritm över komprimerande mätningar resulterar i exakt uppskattning av den idealiska ordboken för storskaliga bilder. Empiriskt experimenterar vi med både rymdinvariant och rymdvarierande sensormatriser och demonstrerar den kritiska roll som rumslig mångfald spelar i mätningarna. Simuleringsresultat bekräftar att den presenterade algoritmen överträffar den typiska icke-adaptiva glesa återhämtningen baserad på offline-lärda universella ordböcker. Blind komprimerad avkänning, ordboksinlärning, sensormångfald, adaptiv bildåterhämtning.
Agagolzadeh m.fl. REF förband den rumsliga mångfalden av kompressiva sensormätningar utan ytterligare strukturella begränsningar i det lärda lexikonet, vilket garanterade konvergensen till en unik lösning med hög sannolikhet.
Dictionary and Image Recovery from Incomplete and Random Measurements
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}