基于测试样本误差重构的协同表示分类方法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 6次 | 上传用户：JIMCZ

【摘要】

：

基于协同表示的分类方法(Collaborative Representation-based Classification,CRC)在诸如人脸识别、物体识别等图像分类任务中取得了良好的效果。CRC利用范数正则化来解决测试样本的线性表示问题,以期得到一个较稳定的数值解。已有研究表明,正则化参数的选择对协同表示的数值稳定性起着非常重要的作用。文中提出了一种新的基于测试样本误差重构的协同表示分类方法 (

【作者】

：

王俊茜郑文先徐勇

【机构】

：

哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院生物计算研究中心,哈尔滨工业大学（深圳）深圳市视觉目标检测与判识重点实验室,清华大学深圳国际研究生院

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

图像分类模式识别表示分类协同表示误差重构 Image classificationPattern recognitionRepresentation-b

【基金项目】

：

广东省科技计划项目(2018B010108003),深圳市科技创新委员会项目(ZDSYS20190902093015527,JSGG20190220153602271)

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