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稀疏表示的分类器(Sparse Representation-based Classifier,SRC)利用全部的训练集进行训练来得到一个完备基,这使其时间复杂度增长,同时,稀疏表示算法过分强调稀疏项对于分类的作用而忽略了类别之间的协作稀疏表示对于分类的影响.针对这个问题,本文在徐勇等人提出的TPTSR (Two-Phase Test Sample Sparse Representation)算法的基础上提出了一种改进算法,即改进的两阶段协作稀疏表示分类器(Improved Two-Phase Collaborative SparseRepresentation Classifier,ITPCSRC),该算法尝试通过寻找一个具有与测试样本关联性最大而且又满足SRC关于训练样本基本假设的完备基来对测试样本进行协作的稀疏表示.本方法在ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库上进行实验,并与目前最新的基于稀疏表示改进的分类器算法相比,ITPCSRC算法识别率得到了显著提高.
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南阳理工学院学报
ISSN： 1674-5132
CN： 41-1404/Z
Year： 2016
Issue： 2
Volume： 8
Page： 38-43,53
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