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圖像集分類算法種類較多，但多數(shù)存在運(yùn)算繁瑣、計(jì)算成本高和時(shí)效性差的問題。為此，提出一種改進(jìn)的圖像重建與識(shí)別算法，利用線性回歸分類和共享最近鄰子空間分類理論進(jìn)行圖像重建和分類，通過將圖像下采樣建立的高維空間重建為子空間，避免計(jì)算復(fù)雜度較高的訓(xùn)練過程。利用各個(gè)類別的圖像集子空間對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行回歸模型估計(jì)，根據(jù)回歸模型重建測(cè)試集中的圖像，基于重建圖像和原始圖像間重建誤差最小化法，采用加權(quán)投票策略對(duì)測(cè)試集進(jìn)行估計(jì)以確定圖像所屬的類別。在UCSD/ Honda cmu、ETH-8和 Youtube數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，在低分辨率釆樣條件下，與ADNT算法相比，該算法平均分類精度提高3.6%，運(yùn)算效率提高10倍，其最快響應(yīng)時(shí)間縮短至2.8ms。
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