【人脸表情识别】稀疏表示人脸表情识别【含GUI Matlab源码 786期】
⛄一、简介
用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。
其中,这些基本信号被称作原子,是从过完备字典中选出来的;而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见,任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示。
假设我们用一个MN的矩阵表示数据集X,每一行代表一个样本,每一列代表样本的一个属性,一般而言,该矩阵是稠密的,即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是,寻找一个系数矩阵A(KN)以及一个字典矩阵B(MK),使得BA尽可能的还原X,且A尽可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。
南大周志华老师写的《机器学习》这本书上原文:“为普通稠密表达的样本找到合适的字典,将样本转化为合适的稀疏表达形式,从而使学习任务得以简化,模型复杂度得以降低,通常称为‘字典学习’(dictionary learning),亦称‘稀疏编码’(sparse coding)”块内容。
表达为优化问题的话,字典学习的最简单形式为:
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