本文關鍵詞：基于稀疏重構殘差和隨機森林的集成分類算法

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【摘要】：傳統(tǒng)的基于稀疏表示的圖像分類算法,通常根據(jù)稀疏重構后類殘差向量的l2范數(shù)得到分類判決.在復雜情況下,各類殘差向量l2的范數(shù)差別可能并不明顯,從而導致分類器作出錯誤判決.提出了一種基于稀疏表示和隨機森林的集成分類方法,通過稀疏表達字典對圖像進行重構,提取各類殘差圖像的l2范數(shù)組成特征向量,并引入隨機森林進行分類判決,有效地提升了算法基于類殘差向量的判決能力.在手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫MNIST上的實驗結果表明,在訓練樣本數(shù)較少的情況下,提出的基于稀疏表示和隨機森林的集成學習分類方法與目前主流的SVM分類方法及隨機森林方法進行比較,識別率有較為明顯的提高,具有良好的魯棒性.
【作者單位】： 南京大學電子科學與工程學院;
【基金】：毫米波國家重點實驗室開放課題(K201514)
【分類號】：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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