【摘 要】
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为了利用核技巧提高分类性能,在局部保持的稀疏表示字典学习的基础上,提出了两种核化的稀疏表示字典学习方法.首先,原始训练数据被投影到高维核空间,进行基于局部保持的核稀
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽省工业图像处理与分析重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202228,610731116);高等学校博士学科点专项科研基金(20103401120005);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2012A004,KJ2012A008)资助~~
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为了利用核技巧提高分类性能,在局部保持的稀疏表示字典学习的基础上,提出了两种核化的稀疏表示字典学习方法.首先,原始训练数据被投影到高维核空间,进行基于局部保持的核稀疏表示字典学习;其次,在稀疏系数上强加核局部保持约束,进行基于核局部保持的核稀疏表示字典学习,实验结果表明,该方法的分类识别结果优于其他方法。
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