| 講演名 | 2012-05-18 An Overcomplete Dictionary Learning Algorithm for Tensor Sparse Representation , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Recently sparse coding has received expressions of interest in the field of pattern recognition. Most existing methods take the data-as-vector formulation, and deal with images (the second order tensor) or volume (the third order tensor) by vectorization. However, such kind of vectorization will lose the original structure of the data and reduce the reliability of post processing, leading a poor representation. In this paper, we propose a new algorithm of overcomplete dictionary learning for tensor sparse coding, named K-CPD, by extension of K-SVD from vector formulation to tensor formulation. A multilinear orthogonal matching pursuit (MOMP) algorithm is also developed for calculating sparse representation of tensor signal. We evaluate the performance of K-CPD for image denoising, and the results demonstrate that the proposed method surpasses the conventional methods. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Overcomplete dictionary / Tensor / Sparse representation |
| 資料番号 | IE2012-17,PRMU2012-2,MI2012-2 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2012/5/10(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Overcomplete Dictionary Learning Algorithm for Tensor Sparse Representation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Overcomplete dictionary |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Guifang DUAN |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Global Innovation Research Institute, Ritsumeikan University |
| 発表年月日 | 2012-05-18 |
| 資料番号 | IE2012-17,PRMU2012-2,MI2012-2 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 37 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |