[发明专利]基于鉴别线性表示的模式分类方法有效
| 申请号： | 201310060437.X | 申请日： | 2013-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN103226710A | 公开（公告）日： | 2013-07-31 |
| 发明（设计）人： | 刘茜;王丽娜;马杰良 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210044 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于鉴别线性表示的模式分类方法，属于模式识别的技术领域。本发明将训练样本集按照样本类别划分为子训练样本集，计算测试样本在各子训练样本集内的线性表示系数，然后计算测试样本在每一个子训练样本集内的重构误差，当测试样本在某类子训练样本集内的重构误差最小时，将测试样本归为这一类。本发明确定测试样本在每一类子训练样本集中的线性表示系数，通过减少训练样本数目，降低了计算难度；在提高识别率的同时缩减了计算时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 鉴别 线性 表示 模式 分类 方法 | ||
【主权项】：
基于鉴别线性表示的模式分类方法，利用包括c个类别的训练样本集识别测试样本y所属的类别，所述c为自然数，其特征在于包括如下步骤：步骤1，将训练样本集按照样本类别划分为c个子训练样本集；步骤2，计算测试样本y在各子训练样本集内的线性表示系数；步骤3，计算测试样本y在每一个子训练样本集内的重构误差；步骤4，比较测试样本y在各个子训练样本集内的重构误差：当测试样本y在第M类子训练样本集内的重构误差最小时，将测试样本y归为第M类，所述M为小于或者等于c的自然数。
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