組加權(quán)約束的核稀疏表示分類算法
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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1 李映;張艷寧;許星;;基于信號(hào)稀疏表示的形態(tài)成分分析:進(jìn)展和展望[J];電子學(xué)報(bào);2009年01期
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4 史加榮;楊威;魏宗田;;基于非負(fù)稀疏表示的人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年05期
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6 朱杰;楊萬(wàn)扣;唐振民;;基于字典學(xué)習(xí)的核稀疏表示人臉識(shí)別方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2012年05期
7 耿耀君;張軍英;袁細(xì)國(guó);;一種基于稀疏表示系數(shù)的特征相關(guān)性測(cè)度[J];模式識(shí)別與人工智能;2013年01期
8 張疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析與稀疏表示的多姿態(tài)人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2013年05期
9 李正周;王會(huì)改;劉梅;丁浩;金鋼;;基于形態(tài)成分稀疏表示的紅外小弱目標(biāo)檢測(cè)[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2013年04期
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(shí)別算法研究[J];模式識(shí)別與人工智能;2014年01期
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1 何愛(ài)香;劉玉春;魏廣芬;;基于稀疏表示的煤矸界面識(shí)別研究[A];虛擬運(yùn)營(yíng)與云計(jì)算——第十八屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上冊(cè))[C];2013年
2 樊亞翔;孫浩;周石琳;鄒煥新;;基于元樣本稀疏表示的多視角目標(biāo)識(shí)別[A];2013年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(第五分冊(cè))[C];2013年
3 葛鳳翔;任歲玲;郭鑫;郭良浩;孫波;;微弱信號(hào)處理及其研究進(jìn)展[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2013年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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
2 王亞寧;基于信號(hào)稀疏表示的電機(jī)故障診斷研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2014年
3 姚明海;視頻異常事件檢測(cè)與認(rèn)證方法研究[D];東北師范大學(xué);2015年
4 黃國(guó)華;蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)與藥物適應(yīng)癥預(yù)測(cè)方法研究[D];上海大學(xué);2015年
5 王瑾;基于稀疏表示的數(shù)據(jù)收集、復(fù)原與壓縮研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年
6 王文卿;基于融合框架與稀疏表示的遙感影像銳化[D];西安電子科技大學(xué);2015年
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10 孫樂(lè);空譜聯(lián)合先驗(yàn)的高光譜圖像解混與分類方法[D];南京理工大學(xué);2014年
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1 王道文;基于稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年
2 李哲;基于稀疏表示和LS-SVM的心電信號(hào)分類[D];河北大學(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
7 張鈴華;非約束環(huán)境下的稀疏表示人臉識(shí)別算法研究[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
,本文編號(hào):952242
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