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針對胃黏膜腫瘤細胞圖像的高維性及復雜性的特點，為了提高稀疏表示圖像識別的魯棒性，提出了一荊基于字典學習的正則化魯棒稀疏表示（RRC）腫瘤細胞圖像識別方法。該方法首先將所有的原始染色腫瘤細胞圖像轉化為灰度圖像；然后利用具有Fisher判別約束的字典學習（FDDL）方法對腫瘤細胞圖像訓練樣本的全局特征進有字典學習，得到具有類別標簽的結構化字典；最后將具有判別性的新字典用于RRC模型進行分類識別。RRC模型是基于最大后驗概率準則，將稀疏保真度表示為余項的最大后驗概率函數，最終識別問題轉化為求解正則化加權范塑的優化逼近問題。將提出的識別方法應用于腫瘤細胞圖像的最高識別率為92. 4%，表明該方法能夠有效地實現腫癌細胞圖像的分類。
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