一种基于局部近邻稀疏表示的目标识别方法
王春恒; 惠康华; 肖柏华
2010-04-09
公开日期2010-09-08
授权国家CN
专利类型发明
摘要本发明为一种基于局部近邻稀疏表示的目标识别方法,其输入样本模块从数据库中输出并且由本单位化模块c类训练样本集和测试样本集进行单位化,获得单位化后的训练样本集A和测试样本集Y;局部近邻计算模块对于单位化后的测试样本集Y中的每个测试样本y,分别计算测试样本y在训练集A每个类别中的局部近邻;线性重构权值向量计算模块用每个类别的局部近邻线性重构测试样本y,并得到每个类别的线性重构权值向量,同时线性重构权值向量需要满足范数约束条件;局部近邻稀疏表示残差计算模块根据每个类别的线性重构权值向量,计算测试样本y在每个类别的局部近邻稀疏表示残差;分类模块根据每个类别的局部近邻稀疏表示残差,对测试样本y进行分类。
专利号CN201010143009.X
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8440
专题复杂系统管理与控制国家重点实验室_影像分析与机器视觉
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
王春恒,惠康华,肖柏华. 一种基于局部近邻稀疏表示的目标识别方法. CN201010143009.X[P]. 2010-04-09.
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