Bilevel model-based discriminative dictionary learning for recognition
Most supervised dictionary learning methods optimize the combinations of reconstruction error, sparsity prior, and discriminative terms. Thus, the learnt dictionaries may not be optimal for recognition tasks. Also, the sparse codes learning models in the training and the testing phases are inconsist...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | , , |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/8967 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/9970/viewcontent/2016_TIP_bilevel.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |