本文探讨了系统流程中特征提取方法，特别是低层特征（HOG+颜色名称）与高层特征（稀疏表示误差）的结合使用。针对样本挑选与高阶特征提取过程中字典的不同设置进行了讨论，分析了采用不同字典的原因及其对最终效果的影响。
系统流程图：
这篇论文跟之前的一篇也有些差别，比如特征 = 低层特征（HOG+颜色名） + 高层特征（稀疏表示误差）=1388%% hog or sift size is set at 5x5 pixels LBP cell size is 7x7
问题：样本挑选和high-order feature extraction 这里面的字典不一样，样本挑选里面只有正负两套字典，而high-order feature里是多套字典，里面包括多类正字典和多类的负字典，为什么不做成一样呢？
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