本文關(guān)鍵詞：組加權(quán)約束的核稀疏表示分類算法

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【摘要】：提出了一種稱為核加權(quán)組稀疏表示分類器(kernel weighted group sparse representation classifier,KWGSC)的新型模式分類算法.通過在核特征空間而非原輸入空間引入組稀疏性和保局性,KWGSC能夠獲得更有效的鑒別性重構(gòu)系數(shù)用于分類表示.為獲得最優(yōu)重構(gòu)系數(shù),提出了一種新的迭代更新策略進(jìn)行模型求解并給出了相應(yīng)的收斂性證明以及復(fù)雜度分析.對比現(xiàn)存表示型分類算法,KWGSC具有的優(yōu)勢包括:1)通過隱含映射變換,巧妙地規(guī)避了經(jīng)典線性表示算法所固有的規(guī)范化問題;2)通過聯(lián)合引入距離加權(quán)約束和重構(gòu)冗余約束,精確地推導(dǎo)出查詢樣本的目標(biāo)類別標(biāo)簽;3)引入l2,p正則項調(diào)整協(xié)作機制中的稀疏性,獲得更佳的分類性能.人造數(shù)值實驗表明:經(jīng)典線性表示型算法在非范數(shù)歸一化條件下無法找到正確的重構(gòu)樣本,而KWGSC卻未受影響.實際的公共數(shù)據(jù)庫驗證了所提分類算法具有魯棒的鑒別力,其綜合性能明顯優(yōu)于現(xiàn)存算法.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏表示技術(shù) 保局性 組稀疏正則項 核技術(shù) 范數(shù)歸一化問題
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61602413,61379123,61502424) 國家科技支撐計劃基金項目(2012BAD10B01) 浙江省自然科學(xué)基金項目(LY15F030014,LY15F020028)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(61602413,61379123,61502424),the NationalKey Technology RD Program of China(2012BAD10B01),and the Natural Science Foundation of Zhejiang Province of China(LY15F030014,LY15F020028

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10 胡正平;趙淑歡;李靜;;基于塊稀疏遞推殘差分析的稀疏表示遮擋魯棒識別算法研究[J];模式識別與人工智能;2014年01期

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1 何愛香;劉玉春;魏廣芬;;基于稀疏表示的煤矸界面識別研究[A];虛擬運營與云計算——第十八屆全國青年通信學(xué)術(shù)年會論文集（上冊）[C];2013年

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1 李進(jìn)明;基于稀疏表示的圖像超分辨率重建方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

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本文編號：952242