多媒体信号处理的数学理论前沿进展

摘要：

深度学习模型广泛应用于多媒体信号处理领域,通过引入非线性能够极大地提升性能,但是其黑箱结构无法解析地给出最优点和优化条件.因此如何利用传统信号处理理论,基于变换/基映射模型逼近深度学习模型,解析优化问题,成为当前研究的前沿问题.本文从信号处理的基础理论出发,分析了当前针对高维非线性非规则结构方法的数学模型和理论边界,主要包括:结构化稀疏表示模型、基于框架理论的深度网络模型、多层卷积稀疏编码模型以及图信号处理理论.详细描述了基于组稀疏性和层次化稀疏性的表示模型和优化方法,分析基于半离散框架和卷积稀疏编码构建深度/多层网络模型,进一步在非欧氏空间上扩展形成图信号处理模型,并对国内外关于记忆网络的研究进展进行了比较.最后,展望了多媒体信号处理的理论模型发展,认为图信号处理通过解析谱图模型的数学性质,解释其中的关联性,为建立广义的大规模非规则多媒体信号处理模型提供理论基础,是未来研究的重要领域之一.

关键词：结构化稀疏表示、基于框架理论的深度卷积网络、多层卷积稀疏编码、图信号处理、多媒体信号处理

所属期刊栏目：25

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：1-18