[發(fā)明專利]一種真假目標特征提取方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810316057.0
• 申請日: 2018-04-10
• 公開（公告）號: CN108710113A
• 公開（公告）日: 2018-10-26
• 發(fā)明（設計）人: 周代英;馮健
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

1.一種真假目標特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

a、設n維列矢量x_ij為第i^th類真假目標的第j^th個訓練一維距離像,1≤i≤g，1≤j≤N_i，其中N_i為第i^th類真假目標的訓練一維距離像樣本數(shù)，N為訓練一維距離像樣本總數(shù)；

b、采用距離函數(shù)加權非線性子空間特征提取方法，構建目標函數(shù)，具體包括：

b1、對訓練一維距離像x_ij進行如下變換：

y_ij＝A^Tφ(x_ij) (1)

其中，φ(·)為非線性映射函數(shù)，A為變換矩陣，y_ij為x_ij對應的非線性特征矢量，T表示矩陣轉(zhuǎn)置；

b2、在非線性特征空間計算任意兩個樣本數(shù)據(jù)之間的加權距離平方和：

其中w_ij,kr為加權系數(shù)：

其中σ²是一個參數(shù)，根據(jù)實際需求進行預設；

式(3)表示，當兩個樣本屬于同一個目標類時，其加權值不等于零，而兩個樣本屬于不同目標類時，其加權值為零；

將式(1)代入式(2)：

利用矩陣跡的運算公式，將式(4)轉(zhuǎn)換為：

令

其中α_lm是系數(shù)，將式(6)代入式(5)：

引入核函數(shù)：

k(x_ij,x_kr)＝φ(x_ij)^Tφ(x_kr) (8)

將式(8)代入式(7)，化簡可得：

其中

P＝2(D-W) (12)

b3、在α^T(KDK^T)α＝1的條件下，求使式(8)中J(α)最小的α，即：

求解式(14)中的極小化問題，可得如下的特征方程：

(KPK^T)α＝λ(KDK^T)α (15)

b4、求解式(15)中的特征方程，取矩陣(KDK^T)^-1(KPK^T)的M個最大的特征值對應的特征矢量α₁,α₂,…,α_M，代入式(6)中，可得距離函數(shù)加權非線性子空間矩陣A：

M≤N；

b5、組合式(1)和式(16)可得目標函數(shù)：

利用式(17)可得到任意一維距離像樣本對應的非線性特征矢量。