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針對目前存在的合成解析字典學習方法不能有效地消除同類樣本之間的差異性和忽略了不同特征對分類的不同影響的問題，提出了一種基于多視圖特征投影與合成解析字典學習（ MFPSDL）的圖像分類方法。首先，在合成解析字典學習過程中為每種特征學習不同的特征投影矩陣，減小了類內樣本間的差異對識別帶來的影響；其次，對合成解析字典添加鑒別性的約束，使得同類樣本具有相似的稀疏表示系數；最后通過為不同類型的特征學習權重，充分地融合多種特征。在公開人臉數據庫（ LFW）和手寫體識別數據庫（MNIST）上進行多項對比實驗，MFPSDL方法在LFW和MNIST數據庫上的訓練時間分別為61. 236 s和52. 281 s，MFPSDL方法相比Fisher鑒別字典學習（FDDL）、類別一致的K奇異值分解（LC-KSVD）、字典對學習（DPL）等字典學習方法，在LFW和MNIST上的識別率提高了至少2.15和2.08個百分點。實驗結果表明，所提方法在保證較低的時間復雜度的同時，獲得了更好的識別效果，適用于圖像分類。
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