ABSTRACT Cross-label suppression ordbok lärande är en effektiv metod för att bevara etiketten egenskap för signal representation i ansikte igenkänning. Detta dokument presenterar en föreslagen förbättrad ordlista inlärningsalgoritm, med tanke på kompromisserna mellan drifttid och signalrekonstruktion resterna för ansiktsigenkänning problem som kombinerar en optimal förlustfunktion och den korsmärkta suppression övervakad ordbok lärande. Baserat på förhållandet mellan kostnadstiden för ordboken lärande algoritm och resterna av de glesa representationer, försöker detta papper välja en optimal gles kodning dimension för den ursprungliga signalen för att minska beräkningskostnaden. Experiment på ansiktsigenkänning bekräftar att vår föreslagna algoritm kan uppnå önskade klassificeringsresultat samt få en betydligt snabbare ordboksinlärningsprocess. INDEX TERMS Cross-label suppression, computational komplexitet, ordlista lärande, ansiktsigenkänning, compressive sensation.
Till exempel Zhou et al. I REF föreslogs ett korsmärkt dämpningsordbokslärande för signalrepresentation i ansiktet för att bevara etikettens egenskap på ett effektivt sätt.
Improved Cross-Label Suppression Dictionary Learning for Face Recognition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}