Sparse Representation Based Classification

Sparse Representation-based Classification 是一种基于数据稀疏表示的分类任务，旨在通过从预定义的字典中选择少量原子，将数据表示为这些原子的线性组合，从而实现高效准确的分类。该方法在计算机视觉领域具有重要应用价值，能够有效处理高维数据，提升分类性能。