基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法
Discriminative dictionary learning based on locality intra-class structure
西华大学 a. 计算机与软件工程学院; b. 机器人研究中心, 成都 610039
摘要
针对支持向量引导的字典学习（support vector guided dictionary learning，SVGDL）的鉴别约束项只体现了大间隔原理，而没有很好地利用数据空间内在结构信息的问题，提出了一种新颖的鉴别性字典学习方法——基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法。该方法结合了大间隔原理和局部Fisher线性鉴别分析作为鉴别约束条件来指导指点学习。通过建立一个局部类内散度矩阵来编码数据空间的分布结构，增强了挖掘同类数据空间局部结构的能力并进一步地表示了编码向量在数据空间中的局部相似性。为了评价提出方法在图像识别上的表现，在几个常见图像数据集上进行了实验。结果表明，提出方法与大间隔方法相比，在平均识别率上有着明显的提高。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61602390)
西华大学研究生创新基金资助项目(ycjj2019095)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0607
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 489-494,500
文章编号: 1001-3695(2021)02-032-0489-06
发布历史
[2021-02-05] 印刷出版
引用本文
陈子鎏, 胡高鹏, 王晓明, 等. 基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (2): 489-494,500. (Chen Ziliu, Hu Gaopeng, Wang Xiaoming, et al. Discriminative dictionary learning based on locality intra-class structure [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (2): 489-494,500. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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