I många problem i datorseendet ligger data i flera klasser i flera lågdimensionella subrymder i ett högdimensionellt omgivningsutrymme. De flesta av de befintliga klassificeringsmetoderna tar dock inte uttryckligen hänsyn till denna struktur. I detta dokument överväger vi problemet med klassificering i multi-subrymdsinställningen med hjälp av sparsamma representationsmetoder. Vi utnyttjar det faktum att lexikonet över alla träningsdata har en blockstruktur där utbildningsuppgifterna i varje klass utgör några block i lexikonet. Vi kastar klassificeringen som ett strukturerat sparsamt återhämtningsproblem där vårt mål är att hitta en representation av ett testexempel som använder det minsta antalet block från ordboken. Vi formulerar detta problem med hjälp av två olika klasser av icke-konvexa optimeringsprogram. Vi föreslår konvexa avkopplingar för dessa två icke-konvexa program och studieförhållanden under vilka avkopplingarna är likvärdiga med de ursprungliga problemen. Dessutom visar vi att de föreslagna optimeringsprogrammen kan ändras korrekt för att också hantera skadade data. För att utvärdera de föreslagna algoritmerna, anser vi problemet med automatisk ansiktsigenkänning. Vi visar att om man kastar ansiktsigenkänningsproblemet som ett strukturerat och glest återhämtningsproblem kan man förbättra resultaten av de toppmoderna ansiktsigenkänningsalgoritmerna, särskilt när vi har relativt litet antal träningsdata för varje klass. I synnerhet visar vi att den nya klassen av konvexa program kan förbättra de senaste ansiktsigenkänningsresultaten med 10 procent med endast 25 procent av utbildningsuppgifterna. Dessutom visar vi att algoritmerna är robusta mot ocklusion, korruption och förklädnad.
3) BSRC (Block Sparse Representationsbaserad klassificering) REF: Denna metod föreslår att man överväger blockstrukturen för utbildningsdata.
Robust classification using structured sparse representation
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}