當前大家對于稀疏表示分類法都是頗為感興趣的，大家都想要了解一下稀疏表示分類法，那么小美也是在網(wǎng)絡上收集了一些關于稀疏表示分類法的一些信息來分享給大家，希望能夠幫到大家哦。

1、高維數(shù)據(jù)的稀疏表示是近些年是機器學習和計算機視覺研究領域的熱點之一，其基本假設是：自然圖像本身為稀疏信號，用一組過完備基將輸入信號線性表達出來，展開系數(shù)可以在滿足一定的稀疏度條件下，獲取對原始信號的良好近似。

2、研究人員發(fā)現(xiàn)，盡管稀疏表示的優(yōu)化模型是從信號重建的角度建立的，但其表示結果在模式識別中都有很好的表現(xiàn)，許多當前最好的分類系統(tǒng)往往都會選用稀疏表示作為其關鍵模塊。

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