基于双权重约束的判别字典学习算法

• 作者: 李争名 杨南粤
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 字典学习 权重约束 图像分类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 807-811,843
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.05.004

摘要

为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于编码系数和原子的双权重约束判别字典学习算法(DWCDL).利用编码系数矩阵的行向量(Profiles)构造原子权重约束项,促使相似的原子重构同类训练样本,并减少原子间的自相关性.利用训练样本的类标设计编码系数的权重,促使同类的训练样本有相似的编码系数.实验结果表明DWCDL算法比七个稀疏编码和字典学习算法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中心	36	85	5.0	7.0
2	李争名	广东技术师范学院工业中心	20	30	3.0	5.0