基於核的黎曼編碼和字典學習

        在許多計算機視覺任務中,將對稱正定矩陣表示爲黎曼流形上的點能夠獲得更好的識別性能.然而,已有大多數算法僅由切空間局部逼近黎曼流形,不能有效地刻畫樣本分佈.受核方法的啓發,提出了一種新的黎曼核局部線性編碼方法,併成功地應用於視覺分類問題.     首先,藉助於最近所提出的黎曼核,把對稱正定矩陣映射到再生核希爾伯特空間中,通過局部線性編碼理論建立稀疏編碼和黎曼字典學習數學模型;    

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