Joint Sparse Representation

Es un enfoque matemático utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para representar múltiples señales o datos en base a un conjunto limitado de elementos compartidos.

Emplea la idea de que varios vectores pueden ser representados de manera más eficiente utilizando una misma base dispersa, facilitando la reducción de la redundancia en los datos.

Su aplicación es común en problemas relacionados con la compresión de datos, detección de características, reconstrucción de señales y clasificación en alta dimensionalidad.

Es especialmente útil en casos donde las señales procesadas comparten patrones comunes subyacentes o estructuras similares, lo que permite optimizar tanto el almacenamiento como el procesamiento computacional.

El modelo matemático generalmente requiere resolver problemas de optimización, puesto que identifica la combinación más concisa de elementos que explican simultáneamente todas las señales asociadas.

Ha demostrado ser una herramienta poderosa en campos como el reconocimiento facial, procesamiento de imágenes y análisis de datos biométricos.