《表2 3个数据集的分类准确度》

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《一种快速低秩的判别子字典学习算法及图像分类》

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（1） Extended Yale B数据集[10]:由来自38个人在64种照明条件下的2 414张人脸图像组成。所有图像尺寸均调整为192×168。每类图像均选取32张图片进行训练，其他图片作为测试集。随机人脸特征的维数为504，实验重复10次，并将结果的平均值作为分类准确度。实验结果见表2，可以看出，本文提出的方法比FDDL、LC-KSVD、LRSDL和LSDDL算法具有更高的精度。