[發(fā)明專利]一種局部保持投影的圖像識(shí)別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910382101.2
• 申請日: 2019-05-09
• 公開（公告）號: CN110197204A
• 公開（公告）日: 2019-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫艷豐;龍?zhí)旌?/a>;胡永利
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京市中聞律師事務(wù)所 11388
• 代理人: 馮夢洪

1.一種局部保持投影的圖像識(shí)別方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

(1)通過基于歐拉表示的局部保持投影對輸入的原始圖像數(shù)據(jù)X＝[x₁,x₂,...,x_N]建立分析模型，其中每個(gè)圖像x_i是一個(gè)列向量，大小為表示x_i為長度為P的向量，N表示原始數(shù)據(jù)中圖像的個(gè)數(shù)；

(2)采用迭代更新法求解模型，得到圖像的投影矩陣；

(3)根據(jù)步驟(2)的投影矩陣，對未知的圖像進(jìn)行分類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的局部保持投影的圖像識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟(1)包括以下分步驟：

(1.1)將原始圖像投影至歐拉空間，其投影方程為公式(4)：

其中，x_j是原始圖像矩陣中的一個(gè)列向量，代表一張圖片，γ為大于0的投影系數(shù)；

(1.2)使用由步驟(1)得到的投影至歐拉空間的圖像矩陣，確定圖像投影矩陣滿足基于歐拉表示的局部保持投影的最小值方程，所述求解投影矩陣的最小值方程為公式(1)：

其中A∈C^M×P為要求解的投影矩陣，將輸入的圖像從P維降到M維，||·||_F是F范數(shù)，表示數(shù)據(jù)與之間的距離，s'_jq是自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整系數(shù)；

令

s_jq為權(quán)重調(diào)整系數(shù)，他的值可以由以下高斯函數(shù)計(jì)算：

其中σ為廣度參數(shù)，取值為200～1000；

(1.3)給公式(1)加一個(gè)約束

tr(X^*HA^HAX^*D)＝1 (2)

其中，D是對角矩陣，d_jj＝∑_qs_jq，X^*H,A^H是X^*,A的共軛轉(zhuǎn)置矩陣，整理(1)和(2)得到公式(3)：

其中L'是拉普拉斯矩陣，L'＝D'-S'，d'_jj＝∑_qs'_jq。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的局部保持投影的圖像識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟(2)包括以下步驟：

(2.1)利用步驟(1.1)的投影方程，將數(shù)據(jù)投影至歐拉表示空間；

(2.2)隨機(jī)初始化投影矩陣A；

(2.3)計(jì)算對應(yīng)的矩陣D,D',L'

求解s_jq，s'_jq，其中

通過d_jj＝∑_qs_jq，d'_jj＝∑_qs'_jq，L'＝D'-S'計(jì)算求解D,D',L'，

其中D'分別表示S'對應(yīng)的度矩陣；

(2.4)通過求解方程(3)得到投影矩陣A；

(2.5)迭代更新投影矩陣A直至方程值收斂。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的局部保持投影的圖像識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟(3)為：

學(xué)習(xí)完矩陣A后，利用最近鄰方法(KNN)對測試圖像集分類：

是測試集中的未知類別的圖像的歐拉表示，是訓(xùn)練集中已知類別的圖像的歐拉表示，e_ij是兩個(gè)圖像之間的誤差，的類別為使誤差最小的已知類別圖像對應(yīng)的類別。