一种快速低秩的判别子字典学习算法及图像分类

• 作者: 赵雅 王顺政 吕文涛 王成群
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 关键词: 子字典 判别字典 拉普拉斯矩阵 图像分类
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用|Academic research and application
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2021.01.012

摘要

本文提出了一种快速低秩的判别子字典学习算法.在训练阶段,构造一个子字典的低秩约束项和拉普拉斯矩阵正则化项,加入判别字典学习的目标函数中.将原始样本映射到一个新的空间中,使同一类别的相邻点彼此靠近,同时增强子字典对同类样本的重构能力,针对每类样本的判别性特征,学习出相应的学习字典.在测试阶段,利用kNN分类器估计测试样本的类别标签.同时,将算法应用在3种数据集上,与其他的字典学习算法进行比较,取得了较好的分类结果.