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支持向量引導的字典學習算法依據(jù)大間隔分類原則，僅考慮每類編碼向量邊界條件建立決策超平面，未利用數(shù)據(jù)的分布信息，在一定程度上限制了模型的泛化能力。為解決該問題，提出最小類內(nèi)方差支持向量引導的字典學習算法。將融合 Fisher線性鑒別分析和支持向量機大間隔分類準則的最小類內(nèi)方差支持向量機作為鑒別條件，在模型分類器的交替優(yōu)化過程中，充分考慮編碼向量的分布信息，保障同類編碼向量總體一致的同時降低向量間的耦合度并修正分類矢量，從而挖掘編碼向量鑒別信息，使其更好地引導字典學習以提高算法分類性能。在人臉、物體和手寫數(shù)字識別數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，在大部分樣本和原子數(shù)量條件下，該算法的識別率和原子魯棒性均優(yōu)于K奇異值分解、局部特征和類標嵌入約束等經(jīng)典字典學習算法。
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