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組加權(quán)約束的核稀疏表示分類算法

發(fā)布時(shí)間:2017-10-01 07:55

  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(guò)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(duì)比現(xiàn)存表示型分類算法,KWGSC具有的優(yōu)勢(shì)包括:1)通過(guò)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(wèn)題;2)通過(guò)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(xiàng)調(diào)整協(xié)作機(jī)制中的稀疏性,獲得更佳的分類性能.人造數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明:經(jīng)典線性表示型算法在非范數(shù)歸一化條件下無(wú)法找到正確的重構(gòu)樣本,而KWGSC卻未受影響.實(shí)際的公共數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)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(jì)算機(jī)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(xiàng) 核技術(shù) 范數(shù)歸一化問(wèn)題
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61602413,61379123,61502424) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金項(xiàng)目(2012BAD10B01) 浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY15F030014,LY15F020028)~~
【分類號(hào)】: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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3 楊蜀秦;寧紀(jì)鋒;何東健;;基于稀疏表示的大米品種識(shí)別[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2011年03期

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7 解虎;高維小樣本陣列自適應(yīng)信號(hào)處理方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

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3 孫雪青;Shearlet變換和稀疏表示相結(jié)合的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像融合[D];河北大學(xué);2015年

4 吳麗璇;基于稀疏表示的微聚焦X射線圖像去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

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6 黃志明;基于辨別式稀疏字典學(xué)習(xí)的視覺(jué)追蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

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8 賀妍斐;基于稀疏表示與自適應(yīng)倒易晶胞的遙感圖像復(fù)原方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

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10 應(yīng)艷麗;基于低秩稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

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本文編號(hào):952242

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