说明:最近,基于稀疏表示的分类(SRC)已成功用于视觉识别,并显示了令人印象深刻的性能。给定一个测试样本,SRC将针对所有训练样本计算其稀疏线性表示,并为每类训练样本计算残留误差。但是,SRC认为每个班级中的训练样本对该班级中的字典的贡献均等,即字典由该班级中的训练样本组成。这可能会导致较高的残留误差和不稳定性。本文提出了一种基于类别的词典学习算法。首先,通过引入字典学习的对偶形式,表示了基向量与原始图像特征之间的明确关系,这增强了可解释性。因此,可以将SRC视为所提出算法的特殊情况。第二,然后应用逐
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