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最小类内方差支持向量引导的字典学习
最小类内方差支持向量引导的字典学习
作者:
冉彪
徐涛
王晓明
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
字典学习
协作表达
编码向量
最小类内方差支持向量
数字图像识别
摘要:
支持向量引导的字典学习算法依据大间隔分类原则,仅考虑每类编码向量边界条件建立决策超平面,未利用数据的分布信息,在一定程度上限制了模型的泛化能力.为解决该问题,提出最小类内方差支持向量引导的字典学习算法.将融合Fisher线性鉴别分析和支持向量机大间隔分类准则的最小类内方差支持向量机作为鉴别条件,在模型分类器的交替优化过程中,充分考虑编码向量的分布信息,保障同类编码向量总体一致的同时降低向量间的耦合度并修正分类矢量,从而挖掘编码向量鉴别信息,使其更好地引导字典学习以提高算法分类性能.在人脸、物体和手写数字识别数据集上的实验结果表明,在大部分样本和原子数量条件下,该算法的识别率和原子鲁棒性均优于K奇异值分解、局部特征和类标嵌入约束等经典字典学习算法.
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文献信息
篇名
最小类内方差支持向量引导的字典学习
来源期刊
计算机工程
学科
工学
关键词
字典学习
协作表达
编码向量
最小类内方差支持向量
数字图像识别
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
人工智能与模式识别
研究方向
页码范围
60-69
页数
10页
分类号
TP391.4
字数
8819字
语种
中文
DOI
10.19678/j.issn.1000-3428.0053661
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
徐涛
西华大学计算机与软件工程学院
13
116
5.0
10.0
2
王晓明
西华大学计算机与软件工程学院
20
21
3.0
3.0
6
冉彪
西华大学计算机与软件工程学院
4
0
0.0
0.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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引证文献
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研究主题发展历程
节点文献
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协作表达
编码向量
最小类内方差支持向量
数字图像识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
主办单位:
华东计算技术研究所
上海市计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3428
CN:
31-1289/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市桂林路418号
邮发代号:
4-310
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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