Datadrivna glesa modeller har visat sig ge överlägsen prestanda för bildklassificeringsuppgifter. De flesta av dessa verk är beroende av att lära sig en syntesordbok och motsvarande gles kod för erkännande. Under de senaste åren har dock en alternativ analys kodning baserad ramverk (även känd som co-sparse modell) föreslagits för lärande glesa modeller. I detta dokument studerar vi denna ram för bildklassificering. Vi visar att det föreslagna tillvägagångssättet är robust och effektivt, samtidigt som det ger en jämförbar eller bättre igenkänningsprestanda än de traditionella syntesbaserade modellerna. Index Terms-analys sparsamma kodningsmodeller, effektiv gles kodning, bildklassificering
Med tanke på den dubbla modellen, Shekhar et al. REF undersökte en klassificeringsmetod baserad på analyskodningsmodeller.
Analysis sparse coding models for image-based classification
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}