常用的稀疏表示分类器

资 源 简 介

常用的稀疏表示分类器

详 情 说 明

稀疏表示分类器（Sparse Representation-based Classifier, SRC）是一种基于信号稀疏性的高效分类方法，尤其适用于图像或信号分类任务。其核心思想是利用信号的稀疏特性，通过线性组合少量基向量来重构测试样本，最终根据重构误差最小化原则确定类别归属。

SRC分类器的实现通常需要依赖凸优化工具包CVX，用于求解稀疏编码问题。具体流程包括：构建过完备字典（通常由训练样本组成）、对测试样本进行稀疏编码、计算各类别重构误差，最终将测试样本归类至重构误差最小的类别。实验证明，该方法在面部识别等任务中展现出较强的鲁棒性，尤其对遮挡和噪声场景具有较好的适应性。