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提出了一种基于多特征字典的稀疏表示算法。该算法针对SRC的单特征鉴别性较弱这一不足,对样本提出多个不同特征并分别进行相应的稀疏表示。并根据SRC算法计算各个特征的鉴别性,自适应地学习出稀疏权重并进行线性加权,从而提高分类的性能。实验表明,基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法,具有更好的分类效果。