【摘 要】
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本文提出了一种基于判别子字典学习算法的图像分类优化方法。在判别字典学习算法的基础上,引入字典矩阵的正则化约束项,针对每一类图像学习其对应的特定字典,使字典中包含该类别的特定原子,规避不同子字典之间原子的相关性。同时,引入标签信息矩阵和拉普拉斯正则化矩阵,使大系数集中在某一类别的特定原子上,属于同一类别的样本彼此靠近,从而提高字典的判别能力。将该算法应用在3种不同的数据集上,实验结果证明了所提方法的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601410),浙江省重点研发项目(2018C01093),浙江理工大学基础研究基金(2019Q0040)。
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本文提出了一种基于判别子字典学习算法的图像分类优化方法。在判别字典学习算法的基础上,引入字典矩阵的正则化约束项,针对每一类图像学习其对应的特定字典,使字典中包含该类别的特定原子,规避不同子字典之间原子的相关性。同时,引入标签信息矩阵和拉普拉斯正则化矩阵,使大系数集中在某一类别的特定原子上,属于同一类别的样本彼此靠近,从而提高字典的判别能力。将该算法应用在3种不同的数据集上,实验结果证明了所提方法的有效性。
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