摘要：近年来,稀疏表示分类（SRC）方法在图像识别中受到越来越多的关注。SRC方法将测试样本分在最小重构误差所对应的类别中,这种决策方法对SRC的稀疏原理不是最优的。为了从稀疏编码系数中得到鉴别性更强的信息,本文提出一种新的决策规则——＂系数和＂规则。在Yale数据库和MNIST数据库上的实验结果表明本文提出的方法要优于原始SRC方法。

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