协作表示PK稀疏表示
来源:互联网 发布:软件总工程师简历 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 01:53
上篇文章介绍了基于稀疏表示的人脸,相对先前的人脸识别方法具有重大突破进展,其核心思想:通过训练样本对测试样本进行线性表示,使用
参考文章:Lei Zhang, Meng Yang, Xiangchu Feng. Sparse Representation or Collaborative Representation: Which Helps Face Recognition?
Algorithm1: Sparse Representation for Classifiaction
step1:对训练样本和测试样本进行单位
step2:使用训练样本对测试样本进行系数编码:
step3:根据编码系数求解每类样本残差:
step4:输出测试样本
式(1)中,对于稀疏编码向量的约束采用
当残差约束为
当约束为
稀疏表示(S-SRC/R-SRC)假设训练样本充足时,
其实由上述问题,我们可以看出稀疏表示就是协作表示的一种特殊情况,协作表示的通用模型为:
Algorithm2:Collaborative representation for classification
step1:对样本进行归一化处理
step2:求解稀疏系数:
其中,
step3:求解正则残差
step4:输出测试样本label
这篇文章写的非常好,引用率非常高,协作表示在稀疏表示人脸分类工作中经常被用作改进工作,大家可以细读一下,收获会很大,张磊主页:http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/ 里面有很多文章和代码。
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