基于局部保持的核稀疏表示字典学习

摘要

为了利用核技巧提高分类性能，在局部保持的稀疏表示字典学习的基础上，提出了两种核化的稀疏表示字典学习方法。首先，原始训练数据被投影到高维核空间，进行基于局部保持的核疏表示字典学习。其次，在稀疏系数上强加核局部保持约束，进行基于核局部保持的核稀疏表示字典学习。实验结果表明，该方法的分类识别结果优于期货方法。