使用增强的稀疏性分类和感测器识别的系统、设备及方法;Systems,Devices,and Methods for Classification and Sensor Identification Using Enhanced Sparsity

摘要

系统和方法利用增强的稀疏性和学的空间感测器位置通知类别判定。系统和方法包括解决l1最小化以发现确切重建在特征空间中的监别向量的完整测量向量的最少元素的演算法。一旦感测器位置已从训练资料确定，则后续的测试样品分类具有明显的效率，具有与通过使用完整图像区别所获得的性能相当的性能。可从完整图像或从随机子样本像素学到感测器位置。对于两个以上类别之间的分类，引入了耦合参数，其值调节所选定的感测器的数量，权衡精度与经济因素。系统和方法可以应用于非图像资料的类型，并且易适用于与其它方法工作以进行特征提取和识别。