局部保持的稀疏表示字典学习

摘要：

稀疏表示分类中的字典选择至关重要，为了用较少的字典原子更好地表示原始训练样本的局部信息，并且使学习出的字典更加具有判别信息，提出了一种基于局部保持准则的稀疏表示字典学习方法。该方法将局部保持准则强加在编码系数上，使得学习出的字典具有相近数据点的编码系数也保持近邻关系的特性，从而保持原始训练样本的局部信息。在扩展YaleB、AR和COIL20数据库上的实验结果表明，文中方法的分类识别结果优于其他方法，说明该方法是有效的。

关键词：局部保持、稀疏表示、字典学习、模式识别

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202228，61073116；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20103401120005；安徽省高校自然科学研究重点项目KJ2012A004

在线出版日期：2014-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：142-146