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 LI Zheng-ming;YANG Nan-yue

作者机构：广东技术师范学院工业实训中心广东广州510665 哈尔滨工业大学深圳研究生院生物计算研究中心广东深圳518055 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61370613) 广东省自然科学基金资助项目(2014A030313639) 广东省普通高校青年创新人才基金资助项目(2015KQNCX089) 深圳市科技计划项目(JCYJ20150330155220591) 

出 版 物：《计算机与现代化》 (Computer and Modernization)

年 卷 期：2017年第6期

页      码：56-60页

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。

主 题 词：字典学习 类标一致 局部特征 图像分类 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-2475.2017.06.011

馆 藏 号：203233223...