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針對(duì)目前存在的合成解析字典學(xué)習(xí)方法不能有效地消除同類樣本之間的差異性和忽略了不同特征對(duì)分類的不同影響的問(wèn)題，提出了一種基于多視圖特征投影與合成解析字典學(xué)習(xí)（ MFPSDL）的圖像分類方法。首先，在合成解析字典學(xué)習(xí)過(guò)程中為每種特征學(xué)習(xí)不同的特征投影矩陣，減小了類內(nèi)樣本間的差異對(duì)識(shí)別帶來(lái)的影響；其次，對(duì)合成解析字典添加鑒別性的約束，使得同類樣本具有相似的稀疏表示系數(shù)；最后通過(guò)為不同類型的特征學(xué)習(xí)權(quán)重，充分地融合多種特征。在公開(kāi)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)（ LFW）和手寫體識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)（MNIST）上進(jìn)行多項(xiàng)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，MFPSDL方法在LFW和MNIST數(shù)據(jù)庫(kù)上的訓(xùn)練時(shí)間分別為61. 236 s和52. 281 s，MFPSDL方法相比Fisher鑒別字典學(xué)習(xí)（FDDL）、類別一致的K奇異值分解（LC-KSVD）、字典對(duì)學(xué)習(xí)（DPL）等字典學(xué)習(xí)方法，在LFW和MNIST上的識(shí)別率提高了至少2.15和2.08個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在保證較低的時(shí)間復(fù)雜度的同時(shí)，獲得了更好的識(shí)別效果，適用于圖像分類。
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