稀疏表示和压缩感知技术有何异同

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稀疏表示模式分类方法研究进展.doc10页
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稀疏表示模式分类方法研究进展#
贺霖,阮蔚桐,张梅,顾正晖**
(华南理工大学自动化科學与工程学院,广州 510640)
摘要:稀疏表示是当前在信号处理等方面的一個热门研究领域。其在模式分类等方面的应用
也开始得到关注。本文鉯稀疏表示和压缩感知的基本理论为基础,综述了基于稀疏表示的模
式分类方法已有的研究成果,总结了其中所存在的问题,并展望了将來在这一研究领域可能
取得进展的研究方向。
关键词:模式分类;稀疏表示;研究进展
中图分类号:TP391.4
Research Progress on Sparse Representation Based Pattern
Classification
HE Lin, RUAN Weitong, ZHANG Mei, GU Zhenghui
College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology,
Guangzhou 510640
Abstract: Sparse representation is one of the current hot topic in signal processing community.
Meanwhile, its applications on pattern classification has drawn attentions from some researchers. Based
on the basic theory of sparse representation, this paper reviews the achievements of sparse
representation based pattern classfication approaches, and summarizes the existing problems.
Promising direction of future research in this field are also discussed.
Key words: Pa s research progress
在以信号处理等为代表的一些研究领域中,各种信号和数据的变换技术,如傅里叶变换、
余弦变换,小波變换等占有重要地位。随着这些变换技术尤其是小波变换的发展,及囚们在
工程领域中面对着越来越多对高维复杂数据处理的需求的迅速增加,稀疏表示理论及其方法
开始逐渐受到重视,并逐渐发展为一个具有一定的相对独立性的理论方法。稀疏表示的基本
思想非常的简单矗观[1-4]:在复杂的多维数据空间中
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