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基于協同表示的分類方法（ Collaborative Representation- based Classification，CRC）在諸如人臉識別、物體識別等圖像分類任務中取得了良好的效果。CRC利用范數正則化來解決測試樣本的線性表示問題，以期得到一個較穩定的數值解。已有研究表明，正則化參數的選擇對協同表示的數值穩定性起著非常重要的作用。文中提岀了一種新的基于測試樣本誤差重構的協同表示分類方法（ Test Sample Error Reconstruction Collaborative Representation-based Classification， TSER-CRO）。該方法首先利用較小的正則化參數計算出一個協同表示系數，使其重新構建測試樣本，以削弱原始測試樣本中的誤差或減小原始測試樣本與訓練樣本之間的不一致性;然后，利用較大的正則化參數，并基于重構岀的測試樣本再次求解協同表示系數，以得出數值較穩定的測試樣本與各類別訓練樣本之間的關系，并以此對測試樣本進行分類。該方法有效地減少了由所有訓練樣本構成的協同子空間所表示的測試樣本中存在的誤差和異常值，提高了協同表示編碼系數的穩定性和圖像分類的魯棒性。通過在5個標準數據集上的實驗結果表明，所提方法在圖像分類精度方面明顯優于傳統CRC和其他一些經典的圖像分類方法。
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