基于双权重约束的判别字典学习算法

作者：李争名; 杨南粤

来源：计算机与数字工程, 2017, 45(05): 807-843.

DOI：10.3969/j.issn.1672-9722.2017.05.004

• 字典学习
• 权重约束
• 图像分类

为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于编码系数和原子的双权重约束判别字典学习算法(DWCDL)。利用编码系数矩阵的行向量(Profiles)构造原子权重约束项,促使相似的原子重构同类训练样本,并减少原子间的自相关性。利用训练样本的类标设计编码系数的权重,促使同类的训练样本有相似的编码系数。实验结果表明DWCDL算法比七个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。

• 单位
  广东技术师范大学; 哈尔滨工业大学深圳研究生院