【摘 要】
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与稀疏表示(SR)模型相比,基于单个核函数的SR(KSR)模型可以有效减少数据维数、降低学习模型的计算复杂度并提高特征分类精度;但这种模型对核函数及其参数的选择通常不能包含恰当的、完整的分类信息.为了满足更高的特征分类精度需求,提出了一种基于多个核函数的SR(M-KSR)模型及其快速稀疏优化方法,并将其应用于掌纹图像的分类.测试结果证明了基于M-KSR模型的掌纹分类方法的有效性和实用性.
【机 构】
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苏州市职业大学电子信息工程学院,江苏苏州215104;安徽大学电气工程与自动化学院,安徽合肥230039
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与稀疏表示(SR)模型相比,基于单个核函数的SR(KSR)模型可以有效减少数据维数、降低学习模型的计算复杂度并提高特征分类精度;但这种模型对核函数及其参数的选择通常不能包含恰当的、完整的分类信息.为了满足更高的特征分类精度需求,提出了一种基于多个核函数的SR(M-KSR)模型及其快速稀疏优化方法,并将其应用于掌纹图像的分类.测试结果证明了基于M-KSR模型的掌纹分类方法的有效性和实用性.
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