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对于图像集分类，至关重要问题包括如何简单有效地表示图像集以及处理异常值。基于协作的原型表示的图像集分类，这种方法一个明确的物理意义：通过寻找原型来对数据进行压缩，同时移除那些降低分类性能的异常值。与其他方法不同的是：对于图像集，该方法确地选择了可以恰当地描述这个图像集的原型，对于测试集,该方法在由样本组合成的图库集上协同表示。解决了表示系数之后，测试集和每个图库集之间的距离可以用来评估分类。对..