發(fā)布時(shí)間：2021-06-28 08:25

　　針對(duì)組織病理圖像分類中樣本特征之間具有高度相關(guān)性的問(wèn)題,本文提出了一種基于低秩約束的判別性字典學(xué)習(xí)算法,并將其應(yīng)用于組織病理圖像分類.與傳統(tǒng)算法僅僅關(guān)注稀疏編碼的低秩性不同,本文算法不僅同時(shí)優(yōu)化了子字典對(duì)同類和非同類訓(xùn)練樣本的重構(gòu)性能,而且對(duì)類獨(dú)有的子字典增加了低秩性約束.這一策略可以降低類獨(dú)有的子字典原子之間的相似性,促進(jìn)原子之間相互獨(dú)立,從而學(xué)習(xí)出更具判別性、結(jié)構(gòu)更緊湊的字典.在ADL數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有算法相比,本文提出的算法可獲得更高的分類精度. 

【文章來(lái)源】：小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2019,40(09)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

ＲCDDL算法整體流程Fig．1OverallflowoftheLＲCDDLalgorithm

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]Fisher準(zhǔn)則下面向判別性特征的字典學(xué)習(xí)方法及其組織病理圖像分類研究[J]. 湯紅忠,李驍,張小剛,張東波,王翔,毛麗珍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(10)
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[5]基于局部圖拉普拉斯約束的魯棒低秩表示聚類方法[J]. 李波,盧春園,冷成財(cái),金連寶.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2015(11)



本文編號(hào)：3253979