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圖像集分類算法種類較多，但多數存在運算繁瑣、計算成本高和時效性差的問題。為此，提出一種改進的圖像重建與識別算法，利用線性回歸分類和共享最近鄰子空間分類理論進行圖像重建和分類，通過將圖像下采樣建立的高維空間重建為子空間，避免計算復雜度較高的訓練過程。利用各個類別的圖像集子空間對測試圖像進行回歸模型估計，根據回歸模型重建測試集中的圖像，基于重建圖像和原始圖像間重建誤差最小化法，采用加權投票策略對測試集進行估計以確定圖像所屬的類別。在UCSD/ Honda cmu、ETH-8和 Youtube數據集上進行實驗，結果表明，在低分辨率釆樣條件下，與ADNT算法相比，該算法平均分類精度提高3.6%，運算效率提高10倍，其最快響應時間縮短至2.8ms。
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