本文選題：字典學(xué)習(xí) + 稀疏表示��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年12期

【摘要】：利用編碼系數(shù)矩陣的行向量(Profiles)與原子的一一對應(yīng)關(guān)系,構(gòu)造Profiles局部特征約束字典學(xué)習(xí)算法。利用Profiles構(gòu)造自適應(yīng)的拉普拉斯圖,使其表示編碼系數(shù)矩陣的局部特征;利用原子衡量Profiles的相似性,構(gòu)造基于局部特征約束的判別式模型,該判別式模型提高了編碼系數(shù)的判別性能,減少了原子間的自相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,較5個(gè)對比算法,該算法取得了更高的識別率。
[Abstract]:Based on the one-to-one correspondence between the line vector Profiles of the coding coefficient matrix and the atom, the learning algorithm of Profiles local feature constrained dictionary is constructed. Using Profiles to construct an adaptive Laplace diagram to represent the local features of the coding coefficient matrix, using atoms to measure the similarity of Profiles, and to construct a discriminant model based on local feature constraints. The discriminant model improves the discriminant performance of coding coefficients and reduces the autocorrelation between atoms. The experimental results show that the algorithm achieves a higher recognition rate than the five contrast algorithms.
【作者單位】： 廣東技術(shù)師范學(xué)院工業(yè)實(shí)訓(xùn)中心;福建省信息處理與智能控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(閩江學(xué)院);廣東技術(shù)師范學(xué)院自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61370613;61573248) 廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014A030313639) 廣東科技計(jì)劃基金項(xiàng)目(2016A040403123) 閩江學(xué)院福建省信息處理與智能控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題基金項(xiàng)目(MJUKF201720) 廣東省普通高校青年創(chuàng)新人才基金項(xiàng)目(2015KQNCX089)
【分類號】：TP181;TP391.41

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本文編號：2014745