【摘 要】
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在基于稀疏表示分类的模式识别中,字典学习可以为稀疏表示获得更为精简的数据表示。然而,字典大小是衡量识别精度和速度的重要因素,优化字典设计能同时满足这两方面的需求。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272273);江苏省333工程项目(BRA2011175);南京邮电大学校科研项目(XJKY14016)
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在基于稀疏表示分类的模式识别中,字典学习可以为稀疏表示获得更为精简的数据表示。然而,字典大小是衡量识别精度和速度的重要因素,优化字典设计能同时满足这两方面的需求。文中提出了一种新的技术叫作基于竞争聚集的K奇异值字典学习方法(CA-KSVD)。该方法优化了字典的大小,并同时保证了识别的准确率。CA-KSVD将竞争聚集算法中优化簇数的原理引入K-SVD,从而提高了K-SVD的字典学习能力。优化过程从输入大量字典原子开始,逐步减少那些未充分利用或相似的原子,最后得到高性能的字典,它不再包含那些冗余的原子。Extend Yale B和AR人脸数据库上的实验结果表明了文中算法的有效性。
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