Sparse Representation Based Classification

Sparse Representation-based Classification (SRC) ist eine Klassifizierungsmethode, die auf der dünnbesetzten Darstellung von Daten basiert. Sie strebt an, Daten als lineare Kombination von wenigen Atomen aus einem vordefinierten Wörterbuch darzustellen, um effiziente und genaue Klassifizierung zu erreichen. Diese Methode hat erheblichen Anwendungswert im Bereich der Computer Vision, da sie hochdimensionale Daten effektiv verarbeitet und die Klassifizierungsleistung verbessert.