src的意思是基於稀疏表達的分類，全拼是sparse representation-based classifier。
稀疏編碼的概念來自於神經生物學。生物學家提出，哺乳類動物在長期的進化中，生成了能夠快速，準確，低代價地表示自然圖像的視覺神經方面的能力。
人們每看到的壹副畫面都是上億像素的，人們的大腦很難像電腦那樣直接存儲。研究表明，人們每壹副圖像都提取出很少的信息用於存儲。人們把它叫做稀疏編碼，即Sparse Coding。把稀疏編碼的方法運用到分類中的機器學習方法，就叫做SRC。
稀疏表示是壹種機器學習中常用的技術，它可以用於分類、聚類、降維等多種任務。在分類任務中，稀疏表示可以幫助我們更好地理解數據，提高分類的準確性。
src的應用
在實際應用中，稀疏表示可以通過多種方法實現。其中最常用的方法是L1正則化，即在分類模型中加入L1懲罰項，使得模型的權重向量更加稀疏。另外，還可以使用基於字典的方法，即將數據表示為壹組基向量的線性組合，從而實現稀疏表示。
稀疏表示的分類方法可以分為兩類：基於特征的方法和基於字典的方法。基於特征的方法是將數據表示為原始特征的稀疏向量，從而實現分類。這種方法的優點是簡單易用，但是需要選擇合適的特征，否則分類效果會受到影響。
基於字典的方法是將數據表示為壹組基向量的線性組合，從而實現分類。這種方法的優點是可以自動學習數據的本質特征，但是需要選擇合適的字典，否則分類效果也會受到影響。
以上內容參考：百度百科-SRC