基于LRC-SNN的图像高效重建与识别

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xinxi_2009

【摘要】

：

图像集分类算法种类较多,但多数存在运算繁琐、计算成本高和时效性差的问题。为此,提出一种改进的图像重建与识别算法,利用线性回归分类和共享最近邻子空间分类理论进行图像重建和分类,通过将图像下采样建立的高维空间重建为子空间,避免计算复杂度较高的训练过程。利用各个类别的图像集子空间对测试图像进行回归模型估计,根据回归模型重建测试集中的图像,基于重建图像和原始图像间重建误差最小化法,采用加权投票策略对测试集

【作者】

：

索静宋林林李强

【机构】

：

太原工业学院电子工程系,太原理工大学信息与计算机学院

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2020年07期

【关键词】

：

图像集分类 LRC-SNN回归模型误差最小化加权投票策略分类精度计算速度 image set classificationLRC-SNN regress

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年基金(61703298)

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