基于稀疏近邻表示的分类方法

摘要：

稀疏表示分类方法(SRC)在人脸识别方面取得了当前最好的分类结果,针对SRC存在的问题,提出稀疏近邻表示方法(SNRC).在局部线性嵌入方法前提假设成立的条件下,SNRC通过稀疏近邻表示实现目标分类.在几个不同数据集上的实验结果显示,SNRC适用于呈非线性分布的数据集,并取得了较好的效果.进一步的分析表明,SNRC能够较好的适用于那些通过降维方法得到的低维数据的分类问题,尤其适用于基于近邻保持的一类降维方法得到的低维数据,并且具有较低的时间复杂度.

关键词：稀疏表示、局部线性嵌入、稀疏近邻表示、K近邻分类、降维

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务基金项目ZXH2011C010

在线出版日期：2013-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1425-1431