Användningen av sparse representation (SR) och samverkan representation (CR) för mönsterklassificering har studerats i stor utsträckning i uppgifter som ansiktsigenkänning och objektkategorisering. Trots framgången med SR/CR-baserade klassificeringar, är det fortfarande tveksamt om det är 1 -norm gleshet eller 2 -norm samverkan egendom som ger framgång SR/CR-baserad klassificering. I detta dokument undersöker vi användningen av icke-negativ representation (NR) för mönsterklassificering, vilket till stor del ignoreras av tidigare arbete. Våra analyser visar att NR kan öka representationskraften hos homogena prover samtidigt som representationskraften hos heterogena prover begränsas, vilket gör representationen gles och diskriminerande samtidigt och därmed ger en effektivare lösning på representationsbaserad klassificering än SR/CR. Våra experiment visar att den föreslagna NR-baserade klassificeringen (NRC) överträffar tidigare representationsbaserade klassificeringar. Med djupa funktioner som indata uppnår den också toppmoderna prestanda på olika visuella klassificeringsuppgifter.
Icke-negativ representationsbaserad klassificering (NRC) REF är också utvecklad för att undersöka användningen av icke-negativ representation (NR) för mönsterklassificering.
Sparse, Collaborative, or Nonnegative Representation: Which Helps Pattern Classification?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}