【摘 要】
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针对结构稀疏表示识别算法中稀疏准则的选择以及字典内块的划分两个重要问题,提出两种改进的结构稀疏表示识别算法。首先,针对结构稀疏准则会出现较多系数不为零的情况,提出
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61071199);河北省自然科学基金(No.F2010001297);中国博士后自然科学基金(No.20080440124);第二批中国博士后基金(No.200902356)特别资助
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针对结构稀疏表示识别算法中稀疏准则的选择以及字典内块的划分两个重要问题,提出两种改进的结构稀疏表示识别算法。首先,针对结构稀疏准则会出现较多系数不为零的情况,提出将结构稀疏准则与原子稀疏准则相结合的思路,包括并行和串行两种结合方式。并行结合是将两者以加权求和的方式同时作为稀疏表示的判别准则进行分类,串行结合则是在结构稀疏表示后,通过重组字典,再对测试样本进行原子稀疏表示实现分类。然后,针对字典中类内样本的块划分问题,提出基于MLP的结构稀疏表示识别算法,先将类内样本经过MLP的划分,保证各个分块分别位于低
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