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針對(duì)胃黏膜腫瘤細(xì)胞圖像的高維性及復(fù)雜性的特點(diǎn)，為了提高稀疏表示圖像識(shí)別的魯棒性，提出了一荊基于字典學(xué)習(xí)的正則化魯棒稀疏表示（RRC）腫瘤細(xì)胞圖像識(shí)別方法。該方法首先將所有的原始染色腫瘤細(xì)胞圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；然后利用具有Fisher判別約束的字典學(xué)習(xí)（FDDL）方法對(duì)腫瘤細(xì)胞圖像訓(xùn)練樣本的全局特征進(jìn)有字典學(xué)習(xí)，得到具有類別標(biāo)簽的結(jié)構(gòu)化字典；最后將具有判別性的新字典用于RRC模型進(jìn)行分類識(shí)別。RRC模型是基于最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則，將稀疏保真度表示為余項(xiàng)的最大后驗(yàn)概率函數(shù)，最終識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為求解正則化加權(quán)范塑的優(yōu)化逼近問題。將提出的識(shí)別方法應(yīng)用于腫瘤細(xì)胞圖像的最高識(shí)別率為92. 4%，表明該方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)腫癌細(xì)胞圖像的分類。
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