SRC-OD P：面向稀疏表示分类器的正交鉴别投影

• 作者: 孙怀江 张国庆 赵家成
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 稀疏表示分类 正交鉴别投影 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3165-3168
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.065

摘要

稀疏表示分类方法（sparse representation-based classifier，SRC）在模式识别领域展现了巨大的潜力。基于稀疏表示分类的鉴别投影（SRC steered discriminative projection，SRC-DP）则是建立在SRC分类准则基础上的降维方法，其在投影空间中最大化类间重构误差与类内重构误差的比值。针对SRC-DP中提取的特征之间具有冗余信息，从而影响其鉴别能力的问题，提出SRC-ODP（SRC oriented orthogonal discriminative projection）方法，利用投影矩阵的正交约束取代SRC-DP中的约束条件，其优越性为：a）正交投影矩阵具有更高的特征提取效率；b）所提取的特征具有更强的鉴别能力。在AR和Extended Yale B数据库上的实验表明，该方法可以使SRC达到更好的分类结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙怀江	南京理工大学计算机科学与工程学院	81	1003	16.0	28.0
2	张国庆	南京理工大学计算机科学与工程学院	5	9	1.0	3.0
3	赵家成	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0