I detta arbete föreslår vi en ny övervakad matris factorization metod som används direkt som en multi-klass klassificering. Koefficientmatrisen av faktoriseringen är påtvingad att vara sparsam av l 1 - norm legalisering. Basmatrisen består av atomordböcker från olika klasser, som utbildas på ett gemensamt övervakat sätt genom att bestraffa inhomogena representationer med tanke på de märkta dataproven. Den lärda basmatrisen modellerar data av intresse som en förening av diskriminerande linjära subrymder genom gles projektion. Den föreslagna modellen bygger på observationen att många högdimensionella naturliga signaler ligger i en mycket lägre dimensionella subrymder eller förening av subrymder. Experiment som utförs på flera datauppsättningar visar effektiviteten hos en sådan representationsmodell för klassificering, vilket också tyder på att en snäv, rekonstruerande representationsmodell skulle kunna vara mycket användbar för diskriminant analys.
I REF, Yang et al. Föreslagen övervakad matris factorization metod som används direkt som multiclassifier.
Learning the sparse representation for classification
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Multimedia and Expo', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}