src的意思是基于稀疏表达的分类，全拼是sparse representation-based classifier。
稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。
人们每看到的一副画面都是上亿像素的，人们的大脑很难像电脑那样直接存储。研究表明，人们每一副图像都提取出很少的信息用于存储。人们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding。把稀疏编码的方法运用到分类中的机器学习方法，就叫做SRC。
稀疏表示是一种机器学习中常用的技术，它可以用于分类、聚类、降维等多种任务。在分类任务中，稀疏表示可以帮助我们更好地理解数据，提高分类的准确性。
src的应用
在实际应用中，稀疏表示可以通过多种方法实现。其中最常用的方法是L1正则化，即在分类模型中加入L1惩罚项，使得模型的权重向量更加稀疏。另外，还可以使用基于字典的方法，即将数据表示为一组基向量的线性组合，从而实现稀疏表示。
稀疏表示的分类方法可以分为两类：基于特征的方法和基于字典的方法。基于特征的方法是将数据表示为原始特征的稀疏向量，从而实现分类。这种方法的优点是简单易用，但是需要选择合适的特征，否则分类效果会受到影响。
基于字典的方法是将数据表示为一组基向量的线性组合，从而实现分类。这种方法的优点是可以自动学习数据的本质特征，但是需要选择合适的字典，否则分类效果也会受到影响。
以上内容参考：百度百科-SRC
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