基于稀疏表示的特征提取与分类方法：理论、应用与创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有效特征并进行准确分类，成为众多领域面临的关键问题。特征提取与分类作为数据分析和处理的重要环节，对于数据的理解、决策的制定以及知识的发现起着至关重要的作用。在计算机视觉领域，面对海量的图像数据，准确提取图像特征并进行分类，能够实现图像识别、目标检测等功能，广泛应用于安防监控、自动驾驶、图像检索等实际场景。在医疗领域，对患者的医学影像、生理数据等进行特征提取与分类，有助于疾病的诊断、预测和个性化治疗方案的制定。在金融领域，通过对市场数据、客户信息等的分析，