基于局部线性表示的模式分类方法

摘要

本发明公开了基于局部线性表示的模式分类方法，属于模式识别的技术领域。首先使用测试样本的部分近邻训练样本去线性表示该测试样本，得到一组线性表示系数；然后计算使用这些近邻训练样本中每个类的样本和相应的线性表示系数去重构测试样本的重构误差；最后根据重构误差来对测试样本进行分类。在计算测试样本的线性表示时，通过减少训练样本数目，降低了计算难度；在提高识别率的同时缩减了计算时间。