计算机视觉-字典学习MATLAB源码 字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包含两个阶段：字典构建阶段（Dictionary Generate）和利用字典（稀疏的）表示样本阶段（Sparse coding with a precomputed dictionary）。

基于字典学习的图像去噪研究与实践

ksvd MATLAB代码健壮_KSVD MATLAB和Python代码可利用KSVD变体来实现健壮的字典学习。 作者：卡洛斯·洛萨（Carlos Loza） 接触：

【图像识别】基于ksvd字典学习之人脸表情识别matlab源码.md

航拍图像往往具有场景复杂、数据维度大的特点，对于该类图像的自动分类一直是研究的热点。针对航拍原始数据特征维度过高和数据线性不可分的问题，在字典学习和稀疏表示的基础上提出了一种结合核字典学习和线性鉴别分析的目标识别方法。首先学习核字典并通过核字典获取目标样本的稀疏表示，挖掘数据的内部结构；其次采用线性鉴别分析，加强稀疏表示的可分性；最后利用支持向量机对目标进行分类。实验结果表明，与传统基于子空间特征提取的算法和基于字典学习的算法相比，基于核字典学习与鉴别分析的算法分类性能优越。

文章目录论文问题描述求解原理python 实现KSVD 算法测试结果可视化函数 论文 M. Aharon, M. Elad and A. Bruckstein, “K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation,” in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 54, no. 11, pp. 4311-4322, Nov. 2006. 问题描述 min⁡D,X∣∣Y−DX∣∣Fs.t.∣∣xi∣∣0<T0,∀i \begi

这是基于压缩感知的字典学习代码。下载解压后直接运行。

完整的K-SVD算法，用于稀疏表示中的字典学习，比较全面的一套代码

基于稀疏表示的字典学习通常被认为是一种重新排列原始数据结构以使能量在非正交和不完整字典上紧凑的方法，广泛用于信号处理，模式识别，机器学习，统计学和神经科学。 当前的稀疏表示框架将优化问题分解为两个子问题，即使用不同的优化器的交替稀疏编码和字典学习，分别处理字典和代码中的元素。 在本文中，我们对字典和代码中的元素进行同质处理。 最初的优化直接解耦为几个按块替换的子问题，而不是上述两个问题。 因此，稀疏编码和字典学习优化被统一在一起。 更准确地说，将优化问题中涉及的变量划分为几个合适的块，并保留凸性，从而可以执行精确的逐块坐标下降。 对于每个可分离的子问题，基于抛物线函数的凸性和单调性，获得封闭形式的解。 该算法因此简单，有效和有效。 实验结果表明，我们的算法大大加快了学习过程。 图像分类的应用进一步证明了我们提出的优化策略的效率。

基于鲁棒判别式约束的字典学习算法研究.docx