【摘 要】
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为了增强编码系数的判别性能,提出编码系数矩阵行向量(Profiles)的Fisher判别字典(Profiles of fisher discriminative dictionary learning,PFDDL)学习算法。首先,根据Profi
【机 构】
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广东技术师范学院工业实训中心,哈尔滨工业大学深圳研究生院生物计算研究中心,福建省信息处理与智能控制重点实验室（闽江学院）,广东技术师范学院自动化学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2014A030313639)资助项目,闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室开放课题(MJUKF201720)资助项目,广东省科技应用型重大专项(2016B020243011)资助项目,广州市科技计划(201607010206)资助项目
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为了增强编码系数的判别性能,提出编码系数矩阵行向量(Profiles)的Fisher判别字典(Profiles of fisher discriminative dictionary learning,PFDDL)学习算法。首先,根据Profiles能反映原子在字典学习中的使用情况,提出一种自适应的原子类标构造方法。然后,利用Profiles与原子间的一一对应关系,设计Profiles的Fisher判别准则作为判别式项,使得同类原子对应Profiles的类内散度尽可能小,不同类原子对应Profiles的类
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