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支持向量引導(dǎo)的字典學(xué)習(xí)算法依據(jù)大間隔分類原則，僅考慮每類編碼向量邊界條件建立決策超平面，未利用數(shù)據(jù)的分布信息，在一定程度上限制了模型的泛化能力。為解決該問題，提出最小類內(nèi)方差支持向量引導(dǎo)的字典學(xué)習(xí)算法。將融合 Fisher線性鑒別分析和支持向量機(jī)大間隔分類準(zhǔn)則的最小類內(nèi)方差支持向量機(jī)作為鑒別條件，在模型分類器的交替優(yōu)化過程中，充分考慮編碼向量的分布信息，保障同類編碼向量總體一致的同時(shí)降低向量間的耦合度并修正分類矢量，從而挖掘編碼向量鑒別信息，使其更好地引導(dǎo)字典學(xué)習(xí)以提高算法分類性能。在人臉、物體和手寫數(shù)字識(shí)別數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在大部分樣本和原子數(shù)量條件下，該算法的識(shí)別率和原子魯棒性均優(yōu)于K奇異值分解、局部特征和類標(biāo)嵌入約束等經(jīng)典字典學(xué)習(xí)算法。
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