【摘 要】
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稀疏表示能够很好的发掘样本内部重要的语义信息,并且具有简洁、灵活等特点,以迭代贪婪算法为核心的匹配追踪算法相较于其他稀疏表示算法逼近效果更好,因此本文将它用来选择
【机 构】
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南京理工大学计算机科学于技术学院; 扬州大学信息工程学院;
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稀疏表示能够很好的发掘样本内部重要的语义信息,并且具有简洁、灵活等特点,以迭代贪婪算法为核心的匹配追踪算法相较于其他稀疏表示算法逼近效果更好,因此本文将它用来选择最近邻。利用训练样本构建冗余字典,找出与之最相关的其他样本作为该样本的近邻样本,然后利用相似尺度的概念,同时考虑匹配追踪算法所产生的一定序列原子集,投影系数和残差,把它作为近邻权值,最终最小化目标函数获取最优子空间。与其他特征抽取方法相比,该方法鲁棒性更强,识别效果更好,在AR库和FERET库上的实验验证了本方法的实用性。
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