简介：摘要：图像分类是计算机视觉领域的一个重要的任务，为了解决这一任务，本文提出一种基于每一类的判别信息生成的字典模型，称为监督的类判别的字典学习(Supervised Class-discriminant Dictionary Learning, SCDDL)模型。SCDDL模型从训练集中学习得到一个字典和在这字典上的表示系数，不仅不同类别的字典对训练样本的重建误差具有判别性而且表示系数具有判别性。在此基础上，充分利用重建误差的判别性和表示系数的判别性提出相应的图像分类方案。大量的实验结果表明，与现有的模型分类方法相比较，该分类方法在图像分类的任务上具有较好的分类性能，且算法的效率高。
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