基于局部保持的核稀疏表示字典学习

• 作者: 罗斌 赵令 陈思宝
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 字典学习 稀疏表示 核空间 局部保持
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 2295-2305
• 页数: 11页
• 字数: 10007字
• 语种: 中文

摘要

为了利用核技巧提高分类性能，在局部保持的稀疏表示字典学习的基础上，提出了两种核化的稀疏表示字典学习方法。首先，原始训练数据被投影到高维核空间，进行基于局部保持的核疏表示字典学习。其次，在稀疏系数上强加核局部保持约束，进行基于核局部保持的核稀疏表示字典学习。实验结果表明，该方法的分类识别结果优于期货方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗斌	安徽大学计算机科学与技术学院	181	1213	16.0	25.0
5	陈思宝	安徽大学计算机科学与技术学院	16	75	6.0	7.0
9	赵令	安徽大学计算机科学与技术学院	3	18	2.0	3.0