特征空间中基于半遗传稀疏表示的图像识别
| Autor: | 石林瑞, 黄祎婧, 符进武, 郭心悦, 范自柱 |
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| Jazyk: | čínština |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | 智能科学与技术学报, Vol 3, Iss 3, Pp 359-369 (2021) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2096-6652 |
| Popis: | 经典的稀疏表示分类（SRC）通常是基于求解L1最小化问题的。SRC在原始输入空间中求解L0范数最小化问题，无法很好地获取数据中的非线性信息。为了解决这一问题，应用非线性映射将原始输入数据映射到一个新的高维特征空间，并提出了一种新的基于L0范数的表示方法。在所提方法中，表示测试样本的字典包含两个部分：第一部分固定在测试样本的近邻；第二部分的训练样本通过半遗传算法（SGA）来选择，利用表示误差确定第二部分的表示字典。在所提方法中，如果训练样本和已确定的测试样本的近邻产生最小表示误差，那么这些训练样本将被 SGA 确定为表示字典的第二部分。在一些常用的人脸数据集和一个手写体数据集上的实验表明，所提方法能够获得更好的分类性能。 |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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