《表2 在GT数据集上图像的出错率》

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《多种表示的图像分类方法》

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据前面理论可知，提出方法在GT数据集上有低的出错率。如：当分类器为LISTA时，本文方法在GT数据集上每类训练样本的个数从10到14时，出错率为20.80%、21.50%、22.00%、18.00%和18.00%。而原始图像在用2DPCA+LISTA分类时，它在每类训练个数为10到14时，出错率为28.00%、27.00%、26.00%、23.00%和20.00%。本文提出方法明显优于其他经典算法。但是从表2中可知有时用CRC分类不如GT的部分图像FISTA和LISTA效果好，故在实验中要根据不同应用情景灵活运用CRC、FISTA以及LISTA。