摘要:稀疏表示分类方法(sparse representation-based classifier,SRC)在模式识别领域展现了巨大的潜力。基于稀疏表示分类的鉴别投影(SRC steered discriminative projection,SRC-DP)则是建立在SRC分类准则基础上的降维方法,其在投影空间中最大化类间重构误差与类内重构误差的比值。针对SRC-DP中提取的特征之间具有冗余信息,从而影响其鉴别能力的问题,提出SRC-ODP(SRC oriented orthogonal discriminative projection)方法,利用投影矩阵的正交约束取代SRC-DP中的约束条件,其优越性为:a)正交投影矩阵具有更高的特征提取效率;b)所提取的特征具有更强的鉴别能力。在AR和Extended Yale B数据库上的实验表明,该方法可以使SRC达到更好的分类结果。
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