Profiles局部特征约束字典学习算法

摘要：

利用编码系数矩阵的行向量(Profiles)与原子的一一对应关系,构造Profiles局部特征约束字典学习算法.利用Profiles构造自适应的拉普拉斯图,使其表示编码系数矩阵的局部特征;利用原子衡量Profiles的相似性,构造基于局部特征约束的判别式模型,该判别式模型提高了编码系数的判别性能,减少了原子间的自相关性.实验结果表明,较5个对比算法,该算法取得了更高的识别率.

关键词：字典学习、稀疏表示、协作表示、图像分类、局部特征

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61370613、61573248;广东省自然科学基金项目2014A030313639;广东科技计划基金项目2016A040403123;闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室开放课题基金项目MJUKF201720;广东省普通高校青年创新人才基金项目2015KQNCX089

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3452-3456