【摘 要】
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多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本.考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071199);河北省自然科学基金(F2010001297)
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多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本.考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出基于观测样本联合加权稀疏表示多观测样本分类算法.首先将多观测样本分解成单样本,分别对各个样本进行稀疏求解得到其各自的稀疏度和残差,进而联合二者确定其相应可信度.然后给各观测样本进行可信度加权,重构出加权多观测样本.最后,再采用整体稀疏表示对其进行分类.在ETH-80物体数据库、CMU-PIE人脸数据库和BAN-CA数据库上进行大量对比实验,实验
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