【摘 要】
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稀疏表示分类中的字典选择至关重要，为了用较少的字典原子更好地表示原始训练样本的局部信息，并且使学习出的字典更加具有判别信息，提出了一种基于局部保持准则的稀疏表示字典学
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽省工业图像处理与分析重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61202228,61073116);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20103401120005);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2012A004)
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稀疏表示分类中的字典选择至关重要，为了用较少的字典原子更好地表示原始训练样本的局部信息，并且使学习出的字典更加具有判别信息，提出了一种基于局部保持准则的稀疏表示字典学习方法。该方法将局部保持准则强加在编码系数上，使得学习出的字典具有相近数据点的编码系数也保持近邻关系的特性，从而保持原始训练样本的局部信息。在扩展YaleB、AR和COIL20数据库上的实验结果表明，文中方法的分类识别结果优于其他方法，说明该方法是有效的。
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