本文關(guān)鍵詞：具有判別能力的低秩投影字典對(duì)學(xué)習(xí)

  更多相關(guān)文章： 圖像處理 模式識(shí)別 投影字典學(xué)習(xí) 低秩約束 編碼特征 交替優(yōu)化

【摘要】：與傳統(tǒng)字典學(xué)習(xí)算法相比,新的投影字典對(duì)學(xué)習(xí)(DPL)算法在字典學(xué)習(xí)過(guò)程中引入了投影字典,利用投影編碼替代目標(biāo)樣本在字典上的稀疏編碼,有效降低了模式識(shí)別算法的計(jì)算量,但是原始的DPL算法對(duì)遮擋和噪聲干擾較為敏感。為了解決這一問(wèn)題,提出了一種具有判別能力的低秩投影字典對(duì)學(xué)習(xí)(DLPL)算法,該算法在模型中增加了對(duì)字典的低秩約束并利用最小二乘估計(jì)法對(duì)標(biāo)簽樣本投影編碼的分類誤差進(jìn)行約束,待求字典和投影字典都具有封閉形式的解,通過(guò)交替優(yōu)化方法進(jìn)行快速求解。不同數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DLPL算法不僅可以改善字典在遮擋和噪聲干擾下的性能,提高模式識(shí)別正確率,而且可有效縮短模型的訓(xùn)練時(shí)間和測(cè)試時(shí)間。
【作者單位】： 閩江學(xué)院物理學(xué)與電子信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 圖像處理 模式識(shí)別 投影字典學(xué)習(xí) 低秩約束 編碼特征 交替優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51277091) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2013T60637) 福建省中青年教師教育科研項(xiàng)目(JA15415)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 近年來(lái),以人臉識(shí)別[1-2]和目標(biāo)分類[3-4]為代表的模式識(shí)別技術(shù)在目標(biāo)跟蹤[5-6]、行為檢測(cè)[7-8]等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,這類方法的主要思想是利用目標(biāo)樣本構(gòu)建字典,根據(jù)目標(biāo)在字典上的不同表示決定其類別,如Wright等[9]提出了稀疏表示分類(SRC)算法,利用已知類別的目標(biāo)圖像作為

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本文編號(hào)：843785