TAILIEUCHUNG - Discriminative dictionary pair learning for image classification

Dictionary learning (DL) for sparse coding has been widely applied in the field of computer vision. Many DL approaches have been developed recently to solve pattern classification problems and have achieved promising performance. In this paper, to improve the discriminability of the popular dictionary pair learning (DPL) algorithm, we propose a new method called discriminative dictionary pair learning (DDPL) for image classification. To achieve the goal of signal representation and discrimination, we impose the incoherence constraints on the synthesis dictionary and the lowrank regularization on the analysis dictionary. The DDPL method ensures that the learned dictionary has a powerful discriminative ability and signals are more separable after coding. We evaluate the proposed method on benchmark image databases in comparison with existing DL methods. The experimental results demonstrate that our method outperforms many recently proposed dictionary learning approaches. |

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.