Abstract Sparse representationsbaserad klassificering har lett till intressanta bildigenkänningsresultat, medan ordboken som används för gles kodning spelar en nyckelroll i den. I detta dokument presenteras en ny metod för ordbokslärande (DL) för att förbättra prestandan i mönsterklassificeringen. Baserat på Fisher-kriteriet lär man sig ett strukturerat lexikon, vars lexikonatomer har överensstämmelse med klassbeteckningarna, så att rekonstruktionsfelet efter sparsam kodning kan användas för mönsterklassificering. Samtidigt införs kriteriet om fiskediskriminering på kodningskoefficienterna så att de har liten spridning inom klassen men stor spridning mellan klasserna. Ett nytt klassificeringssystem i samband med den föreslagna metoden för fiskediskriminering DL (FDDL) presenteras sedan av De senaste åren har bevittnat den snabba utvecklingen av teori och algoritmer för sparse representation (eller kodning) [30] och dess framgångsrika tillämpningar i bildrenovering [1] [2] [3] och komprimerad avkänning [4]. Den senaste tidens sparsamma representationsteknik har också lett till lovande resultat i bildklassificeringen, t.ex. Ansiktsigenkänning (FR) [5-7, 10, 31], siffer- och texturklassificering [8] [9] [11] [12], etc. Framgången med sparsam representation baserad klassificering beror på det faktum att en högdimensionell bild kan representeras eller kodas av några representativa prover från samma klass i ett lågdimensionellt grenrör, och den senaste utvecklingen av l 0 -norm och l 1 -norm minimering tekniker [28]. I den sparsamma representationsbaserade klassificeringen finns det två faser: kodning och klassificering. För det första kodas frågesignalen/bild tillsammans över en lexikon över atomer med vissa gleshetsbegränsningar, och klassificeringen utförs sedan baserat på kodningskoefficienterna och lexikonet. Ordlistan för gles kodning kan vara fördefinierad. Till exempel Wright et al. [5] använde direkt utbildningsprover från alla klasser som lexikon för att koda frågeansiktsbilden, och klassificerade frågeansiktsbilden genom att utvärdera vilken klass som leder till minsta möjliga återuppbyggnadsfel. Även om detta s.k. sparse representationsbaserade klassifikationssystem (SRC) visar intressanta resultat i FR, kanske det lexikon som används i det inte är tillräckligt effektivt för att representera frågebilderna på grund av den osäkra och bullriga informationen i de ursprungliga utbildningsbilderna. Antalet atomer i ett sådant lexikon kan också vara mycket stort, vilket ökar kodning komplexiteten. Dessutom kunde man genom att använda de ursprungliga utbildningsproven som lexikon inte till fullo utnyttja den diskriminativa information som fanns gömd i utbildningsproven. Å andra sidan, att använda analytiskt utformade off-the-shelf baser som lexikon (t.ex. [8] använder Haar wavelets och Gabor wavelets som lexikon) kan vara universella för alla typer av bilder men kommer inte att vara tillräckligt effektiv för specifika typer av bilder såsom ansikte, siffror och textur bilder. Faktum är att alla ovannämnda problem med fördefinierad ordbok kan åtgärdas, åtminstone i viss utsträckning, genom att man på ett korrekt sätt lär sig en icke-parametrisk ordbok från de ursprungliga utbildningsproven. Dictionary learning (DL) syftar till att från träningsproverna lära sig det utrymme där den givna signalen kan vara väl representerad eller kodad för bearbetning. Många DL-metoder har föreslagits för bildbehandling [1, 3, 17] och klassificering [9] [10] [11] [11] [12] [13] [14] [15] [16]. En representativ DL-metod för bildbehandling är KSVD-algoritmen [17], som lär sig en överfullständig ordbok från en träningsdatauppsättning av naturliga bildfixar. KSVD lämpar sig dock inte för klassificeringsuppgifter eftersom det endast kräver att det lärda lexikonet troget kan representera utbildningsproven. Baserat på KSVD, Mairal et al. [14] lade till en diskriminerande restriktion i DL-modellen för att få diskrimineringsförmåga, och använde det lärda lexikonet för textursegmentering och scenanalys. Denna metod är dock inte konvex och den utforskar inte diskrimineringsförmågan hos glesa kodningskoefficienter. Senare, Mairal et al. [9] föreslog en discriminativ DL-metod genom att utbilda en klassificering av kodningskoefficienterna och verifierade metoden för sifferigenkänning och texturklassificering. använde ett osammanhängande uttryck för att göra de ordböcker som hör samman med olika klasser så oberoende som möjligt. Dessa metoder använder det rekonstruktionsfel som är förknippat med varje klass som den diskriminerande informationen för klassificering, men de tvingar inte fram diskriminerande information i de glesa kodningskoefficienterna. I detta dokument föreslår vi en ny discriminativ DL-ram som använder sig av kriteriet Fisher Diskriminering för att lära sig ett strukturerat lexikon (dvs. Ordbokens atomer överensstämmer med klassetiketterna så att det rekonstruktionsfel som är förknippat med varje klass kan användas för klassificering). Samtidigt åläggs kriteriet om fiskediskriminering de koefficienter som krävs för att göra dem diskriminerande. För detta ändamål, i DL-processen gör vi att de glesa kodningskoefficienterna har små inomklass scatter men stora mellan klass scatter, och samtidigt gör vi att varje klassspecifik underordlista i hela det strukturerade lexikonet har god representationsförmåga till träningsproverna från den tillhörande klassen men dålig representationsförmåga för andra klasser. Med den föreslagna metoden för fiskediskriminering baserad på DL (FDDL) kommer både återuppbyggnadsfelet och kodningskoefficienten att vara diskriminerande, och därför föreslås ett nytt klassificeringssystem för att utnyttja sådan information. FDDL-metoden används för ansikts-, siffer- och könsigenkänning för att utvärdera dess prestanda. Jämfört med SRC-metoden [5], inte bara högre klassificering noggrannhet får FDDL, men också en mindre ordbok kan läras (t.ex. i Extended Yale B databasen, den lärda ordboken av FDDL med endast 8 atomer per klass kan fortfarande uppnå bättre FR prestanda än SRC med 20 atomer per klass). Jämfört med andra toppmoderna metoder har FDDL konkurrenskraft i olika mönsterigenkänningsuppgifter. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. I avsnitt 2 införs kortfattat SRC-systemet [5]. I avsnitt 3 presenteras den föreslagna FDDL-modellen. I avsnitt 4 beskrivs optimeringsförfarandet för FDDL. I avsnitt 5 presenteras den FDDL-baserade klassificeringen. Avsnitt 6 utför experiment, och Avsnitt 7 avslutar dokumentet. Wright och Al. [5] där γ är en skalarkonstant. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Migration och inrikes frågor samt administrativa utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Migration och inrikes frågor. Gör klassificering via För att förbättra prestandan hos tidigare DL-metoder föreslår vi här en ny
Yang m.fl. I REF föreslogs en metod för att lära sig fiskediskriminering (FisherDL) baserad på Fisher-kriteriet för att lära sig ett strukturerat lexikon.
Fisher Discrimination Dictionary Learning for sparse representation
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}