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公开(公告)号：CN108229259A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201611196694.6
申请日：2016-12-22
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提出一种基于协同表示分类的迭代优化方法。将某个训练样本从训练集中剔除，用剩余训练样本线性表示该样本，计算表示系数；根据表示系数，计算类内散布矩阵和类间散布矩阵，从而得到投影轴；利用投影轴将原始训练样本做投影，并重复迭代直至获得最优投影轴；将原始训练样本和原始测试样本向最优投影轴做投影，利用最近邻分类器分类识别。本发明方法使投影轴不断循环迭代，得到最优投影轴。
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公开(公告)号：CN108229512B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201611196713.5
申请日：2016-12-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于非负表示系数的两阶段识别方法。包括：用所有训练样本线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量；将系数向量中元素降序排列，抽取出较大的系数及其对应的训练样本；将上一步所得的训练样本分类，计算每类样本的重构图像；用所有重构图像线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量，根据残差对测试样本分类。本发明根据一定的筛选条件择优选取训练样本并用其线性表示测试样本，从而提高识别率。
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公开(公告)号：CN108229512A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201611196713.5
申请日：2016-12-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于非负表示系数的两阶段识别方法。包括：用所有训练样本线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量；将系数向量中元素降序排列，抽取出较大的系数及其对应的训练样本；将上一步所得的训练样本分类，计算每类样本的重构图像；用所有重构图像线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量，根据残差对测试样本分类。本发明根据一定的筛选条件择优选取训练样本并用其线性表示测试样本，从而提高识别率。
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