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Profiles局部特征約束字典學習算法

發(fā)布時間:2018-06-13 17:07

  本文選題:字典學習 + 稀疏表示; 參考:《計算機工程與設計》2017年12期


【摘要】:利用編碼系數(shù)矩陣的行向量(Profiles)與原子的一一對應關系,構造Profiles局部特征約束字典學習算法。利用Profiles構造自適應的拉普拉斯圖,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性。實驗結果表明,較5個對比算法,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】: 廣東技術師范學院工業(yè)實訓中心;福建省信息處理與智能控制重點實驗室(閩江學院);廣東技術師范學院自動化學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(61370613;61573248) 廣東省自然科學基金項目(2014A030313639) 廣東科技計劃基金項目(2016A040403123) 閩江學院福建省信息處理與智能控制重點實驗室開放課題基金項目(MJUKF201720) 廣東省普通高校青年創(chuàng)新人才基金項目(2015KQNCX089)
【分類號】:TP181;TP391.41

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本文編號:2014745

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