En etikett konsekvent K-SVD (LC-KSVD) algoritm för att lära sig en discriminativ ordbok för sparse kodning presenteras. Förutom att använda klassetiketter av utbildningsdata, förknippar vi också etikettinformation med varje ordlista objekt (kolumner i ordboksmatrisen) för att genomdriva diskriminabilitet i glesa koder under ordboksinlärningsprocessen. Mer specifikt inför vi en ny etikett med konsekvent begränsning som kallas "diskriminativt glest kodfel" och kombinerar den med rekonstruktionsfelet och klassificeringsfelet för att bilda en enhetlig objektiv funktion. Den optimala lösningen erhålls effektivt med hjälp av K-SVD-algoritmen. Vår algoritm lär sig en enda over-fullständig ordbok och en optimal linjär klassificerare tillsammans. Det ger ordböcker så att funktionspunkter med samma klass etiketter har liknande glesa koder. Experimentella resultat visar att vår algoritm överträffar många nyligen föreslagna glesa kodningsmetoder för ansikts- och objektkategoriigenkänning under samma inlärningsförhållanden.
REF presenterar en Label Consistent K-SVD (LC-KSVD) algoritm för att lära sig en kompakt och diskriminerande ordbok för gles kodning.
Learning a discriminative dictionary for sparse coding via label consistent K-SVD
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}