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文件名称: 特定于内核类的集中式字典学习用于人脸识别
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 1mb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-03-29
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:作为一种基本而有效的方法,基于稀疏表示的分类(SRC)已在计算机视觉领域中应用了很多年。 但是,SRC假定每个类别中的训练样本对字典的贡献均相等,这将导致较高的残差和不稳定性。 为了解决该问题并进一步提高分类性能,提出了基于类的集中式字典学习算法。 CSCDL考虑了同一类中稀疏代码的集中程度,并显示出良好的识别性能,但是CSCDL仅适用于线性结构这一事实限制了其应用。 为了解决这个限制,在本文中,我们将CSCDL算法扩展到内核空间,并将非线性问题转化为线性问题。 内核函数和一些非线性映射用于将原始数据映射到高维内核特征空间。 在人脸识别基准数据库上的有效实验结果证明,内核类特定的集中式字典学习(KCSCDL)算法的性能优于CSCDL。
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