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        k-svd算法 文章 最新資訊

        基于ELM改進K-SVD算法的多特征融合物體成像識別

        • 通過極限學習機ELM算法改進K-SVD字典學習算法,并成功應用于多特征融合物體成像識別領域。研究結果表明:通過ELM算法,字典精確度和優勢在處理后的提升效果均十分顯著。不論是從計算效率還是計算準確率來看,改進的K-SVD算法表現出較佳優勢。K-SVD算法性能可通過ELM顯著提升,算法識別準確率在多特征加入后也相應快速增長。將較低分辨率的樣本從圖像中篩選出來,有利于減少傅里葉疊層成像數量。
        • 關鍵字: 202308  K-SVD算法  算法改進  圖像識別  
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        k-svd算法介紹

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