【摘要】：基于稀疏表示的分類方法由于其所具有的簡單性和有效性獲得了研究者的廣泛關注,然而如何建立字典原子與類別信息間的聯(lián)系仍然是一個重要的問題,與此同時大部分稀疏表示分類方法都需要求解受范數(shù)約束的優(yōu)化問題,使得分類任務的計算較復雜。為解決上述問題,該文提出一種新的基于Fisher約束的字典對學習方法。新方法聯(lián)合學習結構化綜合字典和結構化解析字典,然后通過樣本在解析字典上的映射直接求解稀疏系數(shù)矩陣;同時采用Fisher判別準則編碼系數(shù)使系數(shù)具有一定的判別性。最后將新方法應用到圖像分類中,實驗結果表明新方法在提高分類準確率的同時還大大降低了計算復雜度,相較于現(xiàn)有方法具有更好的性能。
[Abstract]:Because of its simplicity and effectiveness, sparse representation based classification method has attracted much attention. However, how to establish the relationship between dictionary atoms and category information is still an important problem. At the same time, most sparse representation classification methods need to solve the norm constrained optimization problem, which makes the calculation of classification tasks more complex. In order to solve the above problems, this paper proposes a new dictionary pair learning method based on Fisher constraints. The new method combines structured comprehensive dictionaries and structured analytic dictionaries. Then the sparse coefficient matrix is solved directly by the mapping of samples on the analytic dictionary, and the coding coefficient of Fisher discriminant criterion is used to make the coefficients have certain discriminant property. Finally, the new method is applied to image classification. The experimental results show that the new method not only improves the classification accuracy but also greatly reduces the computational complexity, and has better performance than the existing methods.
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;
【基金】：國家973計劃項目(2014CB 340400) 天津市自然科學基金(15JCYBJC15500)~~
【分類號】：TP391.41

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