[發(fā)明專利]基于拒識的隨機子空間的ECOC編碼分類方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310088803.2
• 申請日: 2013-03-20
• 公開（公告）號: CN103246893A
• 公開（公告）日: 2013-08-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張百靈;潘皓
• 申請（專利權(quán)）人: 西交利物浦大學(xué)
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66;G06K9/46
• 代理公司: 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 32103
• 代理人: 范晴

1.一種基于拒識的隨機子空間的ECOC編碼分類方法，其特征在于所述方法包括以下步驟：

（1）獲取待分類目標(biāo)的形狀特征；利用ECOC對待分類目標(biāo)的形狀特征進行編碼，為每一類待分類目標(biāo)集合構(gòu)建一組編碼，在每一個編碼位上通過隨機子空間和支持向量機（SVM）構(gòu)建若干個SVM分類器；所述SVM分類器設(shè)置內(nèi)部拒絕分類機制對基本分類器無法分類的待分類目標(biāo)予以拒絕分類；

（2）使用ECOC編碼方法在每一個編碼位中構(gòu)建若干個SVM分類器的集成分類器，在集成分類器外部設(shè)置外部拒絕分類機制，所述集成分類器中基本分類器的分類結(jié)果經(jīng)投票(majority?voting)的方法進行決策融合，如果最終結(jié)果無法判定該編碼位分類目標(biāo)，通過外部拒絕分類機制予以拒絕分類；按照檢測樣本與編碼矩陣的漢明距離或歐式距離來判斷所屬分類類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ECOC編碼分類方法，其特征在于所述方法步驟（1）中構(gòu)造若干個SVM分類器的具體方法包括以下步驟：

1）在訓(xùn)練樣本的D維的特征空間中隨機選擇K維的子空間作為訓(xùn)練樣本；

2）利用得到的K維特征訓(xùn)練SVM分類器；

3）重復(fù)步驟1）-2）在每一位得到L個不同的SVM分類器；

其中D、K、L為自然數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ECOC編碼分類方法，其特征在于所述方法中ECOC編碼方法是假設(shè)L是不同類W_i（i=1，2，...N）的編碼長度，N為class的個數(shù)，存在N×L的編碼矩陣C＝{c_hk}，其中c_hk∈{-1,1}，h_i（1，2...L）是編碼矩陣中的第i列即第i個分類位，編碼矩陣C定義了L個兩類分類問題；把檢測樣本輸入到每一個兩類分類器中，得到一個輸出向量（output?vector），通過比較輸出向量和編碼矩陣的碼字之間的最小漢明距離或歐氏距離得到最終的分類結(jié)果（label）。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的ECOC編碼分類方法，其特征在于所述方法中在對每一個編碼位上所有的分類器進行訓(xùn)練時，采用隨機子空間方法（Random?Subspace）隨機抽取一定比例的特征向量進行訓(xùn)練。