Det senaste arbetet har visat att man genom att använda en noggrant utformad ordbok i stället för en fördefinierad ordbok kan förbättra sparsamheten genom att gemensamt representera en grupp signaler. Detta har motiverat härledningen av inlärningsmetoder för att utforma ett lexikon som leder till den glesaste representationen för en given uppsättning signaler. I vissa tillämpningar kan intressesignalerna ha ytterligare struktur, så att de kan approximeras väl genom en förening av ett litet antal subrymder (t.ex. ansiktsigenkänning och rörelsesegmentering). Detta innebär att det finns ett lexikon som möjliggör block-spars representationer av ingångssignalerna när dess atomer är ordentligt sorterade i block. I detta dokument föreslår vi en algoritm för att lära sig en blocksparsifierande ordbok av en given uppsättning signaler. Vi kräver inte förkunskaper om förenandet av signaler i grupper (subrymder). Istället utvecklar vi en metod som automatiskt detekterar den underliggande blockstrukturen med tanke på den maximala storleken på dessa grupper. Detta uppnås genom att iterativt växla mellan uppdatering av blockstrukturen i ordboken och uppdatering av ordboken atomer för att bättre passa data. Våra experiment visar att den föreslagna algoritmen för block-sparse-data avsevärt förbättrar ordlistans återhämtningsförmåga och sänker representationsfelet jämfört med ordlistans inlärningsmetoder som inte använder blockstruktur. Index Terms-Block gleshet, ordbok design, sparsam kodning.
Ref överväga block-sparse representationer, här signaler antas vara bosatta i föreningen av få subrymder.
Dictionary Optimization for Block-Sparse Representations
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}