具有判别能力的低秩投影字典对学习

发布时间：2017-09-13 12:36

  本文关键词：具有判别能力的低秩投影字典对学习

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【摘要】：与传统字典学习算法相比,新的投影字典对学习(DPL)算法在字典学习过程中引入了投影字典,利用投影编码替代目标样本在字典上的稀疏编码,有效降低了模式识别算法的计算量,但是原始的DPL算法对遮挡和噪声干扰较为敏感。为了解决这一问题,提出了一种具有判别能力的低秩投影字典对学习(DLPL)算法,该算法在模型中增加了对字典的低秩约束并利用最小二乘估计法对标签样本投影编码的分类误差进行约束,待求字典和投影字典都具有封闭形式的解,通过交替优化方法进行快速求解。不同数据库中的实验结果表明,DLPL算法不仅可以改善字典在遮挡和噪声干扰下的性能,提高模式识别正确率,而且可有效缩短模型的训练时间和测试时间。
【作者单位】： 闽江学院物理学与电子信息工程系;
【关键词】： 图像处理 模式识别 投影字典学习 低秩约束 编码特征 交替优化
【基金】：国家自然科学基金(51277091) 中国博士后科学基金(2013T60637) 福建省中青年教师教育科研项目(JA15415)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 近年来,以人脸识别[1-2]和目标分类[3-4]为代表的模式识别技术在目标跟踪[5-6]、行为检测[7-8]等领域得到了广泛应用,这类方法的主要思想是利用目标样本构建字典,根据目标在字典上的不同表示决定其类别,如Wright等[9]提出了稀疏表示分类(SRC)算法,利用已知类别的目标图像作为

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本文编号：843785