基于类标一致和局部特征约束的字典学习算法

• 作者: 李争名 杨南粤
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 字典学习 类标一致 局部特征 图像分类
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.06.011

摘要

为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于原子的类标一致和局部特征约束的字典学习算法(LCLCDL).利用原子和训练样本的类标设计判别稀疏矩阵,并构造类标一致模型作为判别式项,促使同类训练样本对应的编码系数尽可能地相似.利用原子和编码系数矩阵的行向量(Profiles)构造局部特征模型作为判别式项,使其继承训练样本的结构特征.实验结果表明LCLCDL算法比5个稀疏编码和字典学习算法可取得更高的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨南粤	广东技术师范学院工业实训中心	36	85	5.0	7.0
2	李争名	广东技术师范学院工业实训中心	20	30	3.0	5.0