10、基于稀疏表示的夜视数据分类算法研究

基于稀疏表示的夜视数据分类算法研究

在机器学习和数据分类领域，如何高效准确地对数据进行分类一直是研究的热点。本文将介绍几种创新的半监督学习算法，包括半监督多随机子空间稀疏表示（SSM - RSSR）、概率半监督随机子空间稀疏表示（P - RSSR）和半监督多流形结构正则化（MMSR），并详细探讨SSM - RSSR在夜视图像分类中的应用。

1. 分类方法概述

在数据分类任务中，传统的方法在处理高维数据和利用未标记样本信息方面存在一定的局限性。为了克服这些问题，研究人员提出了多种半监督学习算法。

• SSM - RSSR ：结合多视图随机子空间，通过随机选择特征生成多个随机子空间，利用所有样本作为字典进行稀疏表示，构建每个子空间的图，最后融合所有子空间得到分类结果。
• P - RSSR ：基于概率选择特征，利用3×3邻域的局部熵衡量图像中每个像素的重要性，在每个随机子空间中进行特征选择和分类，通过多数投票融合结果。
• MMSR ：考虑离散信息，在构建加权矩阵时利用标记样本的分布来表征未标记多流形样本的分布，克服了传统流形正则化算法的一些缺点。

2. SSM - RSSR算法原理

2.1 动机

稀疏表示（SR）在机器学习中得到了广泛应用，但在实际应用中，高维数据往往难以满足SR对字典中原子数量的要求。为了解决这个问题，SSM - RSSR采用了在随机子空间中进行SR的方法，降低样本维度，同时探索每个子空间中的判别信息，更准确地表征所有样本