基于稀疏重构残差和随机森林的集成分类算法

发布时间：2017-11-17 21:11

  本文关键词：基于稀疏重构残差和随机森林的集成分类算法

  更多相关文章： 稀疏表示 图像分类算法 重构算法 随机森林

【摘要】：传统的基于稀疏表示的图像分类算法,通常根据稀疏重构后类残差向量的l2范数得到分类判决.在复杂情况下,各类残差向量l2的范数差别可能并不明显,从而导致分类器作出错误判决.提出了一种基于稀疏表示和随机森林的集成分类方法,通过稀疏表达字典对图像进行重构,提取各类残差图像的l2范数组成特征向量,并引入随机森林进行分类判决,有效地提升了算法基于类残差向量的判决能力.在手写数字数据库MNIST上的实验结果表明,在训练样本数较少的情况下,提出的基于稀疏表示和随机森林的集成学习分类方法与目前主流的SVM分类方法及随机森林方法进行比较,识别率有较为明显的提高,具有良好的鲁棒性.
【作者单位】： 南京大学电子科学与工程学院;
【基金】：毫米波国家重点实验室开放课题(K201514)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： age is classified by the trained random forest classifier.Random forests are respectively constructed based on residu-als,and the classification result is decided by voting strategy.Our Experiments use the standard digital databaseMNIST as the image reco

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本文编号：1197378