文献阅读笔记——group sparsity and geometry constrained dictionary

这篇论文介绍了如何利用group sparsity和geometry constrained dictionary进行深度图的行为识别。与传统的Sparse Coding相比,作者提出的方法在保持样本的原始空间几何关系的同时,结合组稀疏性,使得表示更加精确。模型通过引入新的约束项保持了优化的凸性,允许使用类似Sparse Coding的优化技术。

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       周五实验室有同学报告了ICCV2013的一篇论文group sparsity and geometry constrained dictionary learning for action recognition from depth maps。这篇文章是关于Sparsing Coding的。Sparse coding并非我的研究方向。在此只是做个文献阅读后的笔记,权当开拓下我的视野。

       从标题就可以看出,这篇论文试图通过学习到group sparsity和geometry constrained的词典用于深度图的行为识别。像以前看到的Sparse Coding 论文一样,本文也用一张漂亮的示意图给出了本文算法和Kmeans 、一般的Sparse Coding等算法的不同。如下



图中的(a)和(b)两个子图比较常见。子图(c)为Sparse Coding+group sp

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