网络出版时间：2012-08-16 10:45

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Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用

基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法

段刚龙, 魏龙, 李妮

DUAN Ganglong, WEI Long, LI Ni

西安理工大学 信息管理系, 陕西 西安 710048

Department of Information Management, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China

Adaptive weighted multiple sparse representation classification approach

Abstract：Key words：摘 要： SRC的单特征鉴别性较弱这一不足，SRC算法计算各个特征的鉴别性，自适应地

1 引言

近年来稀疏表示理论已经成为各领域的研究热点。该理论指出，在过完备字典下总存在稀疏表示，即信号在结构上存在大量的冗余，大部分的系数为零，只有少数为非零大系数。表明当测试样本所在类的训练样本足够多时，重构测试样本可由这些训练样本的同类样本最佳线性加权组合表示，而其他类的样本对重构测试样本的贡献为零，从而更好的刻画样本间的相似性度信息[1]。

基金项目：陕西省科技厅工业攻关项目：面向复杂应用环境的数据挖掘中间件关键技术研究与系统开发，项目号：2011K06-13；陕西省教育厅自然科学研究项目：图像区域复制与拼接篡改盲取证技术研究，项目号：11JK0985。

作者简介：段刚龙（1977-），男，硕士，讲师，主要研究领域为智能信息处理、数据挖掘；魏龙（1988-），男，硕士研究