【摘 要】
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利用编码复杂度表示数据的结构稀疏度,通过降低编码复杂度实现结构稀疏.在稀疏表示分类模型的基础上,通过聚类排序的方法构造结构化字典,形成混合结构稀疏模型.此模型结合类
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,华东交通大学信息工程学院,湖南财政经济学院网络化系统研究所
【基金项目】
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国家科技支撑项目(No.2012BAH08B01);教育部人文社会科学研究青年基金项目(No.14YJCZH172);江西省自然科学基金项目(No.20142BAB207007);江西省科技厅工业支撑重点项目(No.20151BBE50055);华东交通大学科研基金项目(No.09111004)资助
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利用编码复杂度表示数据的结构稀疏度,通过降低编码复杂度实现结构稀疏.在稀疏表示分类模型的基础上,通过聚类排序的方法构造结构化字典,形成混合结构稀疏模型.此模型结合类间样本的定长组结构与类内样本的动态可重叠组结构,以及误差的标准稀疏结构.为实现混合结构稀疏重构,提出改进的混合结构贪婪算法.实验表明对数据字典进行聚类排序可有效改进人脸的识别性能,在相同条件下,混合结构的性能优于其他结构,文中算法也优于其他算法.
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