稀疏表示分类法-百答五

稀疏表示分类法

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稀疏表示分类法

高维数据的稀疏表示是近些年是机器学习和计算机视觉研究领域的热点之一，其基本假设是：自然图像本身为稀疏信号，用一组过完备基将输入信号线性表达出来，展开系数可以在满足一定的稀疏度条件下，获取对原始信号的良好近似。研究人员发现，尽管稀疏表示的优化模型是从信号重建的角度建立的，但其表示结果在模式识别中都有很好的表现，许多当前最好的分类系统往往都会选用稀疏表示作为其关键模块。

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