基于机器学习的多维数据压缩算法研究

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基于机器学习的多维数据压缩算法研究

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基于机器学习的多维数据压缩算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-15页
主要符号对照表	第15-16页
第一章绪论	第16-25页
· 引言	第16页
· 基于稀疏编码的超分辨率算法	第16-18页
· 现有的视频编码标准	第18-22页
· 混合视频编码器框架	第18-21页
· 可分级视频编码框架	第21-22页
· 本文主要内容与贡献	第22-25页
第二章基于时空在线字典学习的超分辨率重建	第25-40页
· 研究背景	第25-26页
· 时空在线字典定义	第26-31页
· 问题定义	第26-27页
· 时空在线字典学习算法	第27-29页
· 时空在线字典学习的收敛速度	第29-31页
· 基于时空在线字典学习的超分辨率算法	第31-36页
· 基于时空在线字典学习的超分辨率算法	第31-32页
· 算法计算复杂度分析	第32-34页
· 算法预测误差分析	第34-36页
· 实验结果与分析	第36-38页
· 基于时空在线字典学习的合成数据表示	第36-37页
· 视频序列的字典学习效果	第37-38页
· 本章小结	第38-40页
第三章基于时空在线字典学习的视频编码框架	第40-56页
· 研究背景	第40-41页
· 基于时空在线字典学习的视频编码框架	第41-46页
· 系统框架	第41-42页
· 目标函数定义	第42-44页
· 训练视频块的提取	第44-46页
· 基于超分辨率算法的视频帧重构	第46-48页
· 合成过程	第46-47页
· 时空在线字典的层间一致性	第47-48页
· 实验结果与分析	第48-54页
· 实验设置	第48-49页
· 率失真表现	第49-51页
· 主观质量	第51-52页
· 计算复杂度	第52-53页
· 关键帧的选择	第53-54页
· 本章小结	第54-56页
第四章基于时空在线字典学习的可分级视频编码框架	第56-74页
· 研究背景	第56-57页
· 基于多尺度时空在线字典学习的质量可分级视频编码框架	第57-64页
· 结构化稀疏定义	第58-60页
· 层次化多尺度字典构造	第60-63页
· 跨层间重构	第63-64页
· 基于层次化渐进式字典学习的可分级视频编码框架	第64-68页
· 系统框架	第65-67页
· 渐进式字典学习	第67-68页
· 实验结果与分析	第68-72页
· 实验设置	第68-69页
· 质量可分级性	第69-71页
· 时间可分级性	第71-72页
· 本章小结	第72-74页
第五章总结与展望	第74-77页
· 全文总结与结论	第74-75页
· 未来工作展望	第75-77页
参考文献	第77-84页
致谢	第84-86页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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