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摘要
近年来,字典学习已成功运用到模式识别领域中,但是作为字典学习里的重要分支,分析字典却极少能得到应用,主要原因是分析字典的判别力较弱。该文提出了一种新的具有鲁棒性和判别性的分析字典学习法,该字典学习法从带噪数据中寻求数据的低秩表达,并联合Fisher准则从恢复出的干净数据中学习分析字典,由于引入了监督学习的机制,因此增强了字典的判别特性。最后将该算法应用于人体行为识别任务中,通过实验验证得出,相比于其他经典的字典学习方法,该方法在行为识别数据集上取得了较好的分类精度。
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单位成都航空职业技术学院; 电子科技大学; 重庆市公安局
