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Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别.pdf
第18卷第2期 中国图象图形学报 V01.18.No.2
2013年2月 of
Journal and Feb.,2013
ImageGraphics
中图法分类号:TP391.41文献标识码:A 文章编号:1006.8961(2013)02.189.06
Gabor特征集结合判别式字典学习的
稀疏表示图像识别
胡正平,徐波,白洋
燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛066004
摘要:稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式
字典学习的稀疏表示图像识别算法。考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对
应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的
学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时
应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和
编码系数来进行模式分类。基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性。
关键词:稀疏表示;稀疏模式分类;Gabor特征;Fisher字典学习
for basedonGabor
Sparserepresentationimagerecognition
featuresetanddiscriminative
dictionarylearning
Hu
Zhengping,XuBo,BaiYang
Institute Scienceand 066004,China
ofInformation Engineering,YanshanUniversity,Qinhuangdao
has effecton reconstructionand
the usedfor animportant image pattern
Abstract:Choosingrightdictionary sparsecoding
basedonGaborFeatureSetDiscriminative
new Dictionary
elassification.Therefore,asparserepresentationalgorithm
is tovariationsof
is for thatGaborfeaturerobust illumination,expre—
Learning imagerecognition.Con
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