[發明專利]一種基于鬼成像和線性判別分析的物體分類方法有效
| 申請號： | 201910401793.0 | 申請日： | 2019-05-15 |
| 公開（公告）號： | CN110163274B | 公開（公告）日： | 2022-08-30 |
| 發明（設計）人： | 趙生妹;魏朝鵬;何儒勇;林澤群 | 申請（專利權）人： | 南京郵電大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102 | 代理人： | 陳棟智 |
| 地址： | 210003 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 成像 線性 判別分析 物體 分類 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于鬼成像和線性判別分析的物體分類方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟一：加載MNIST手寫數據集中的手寫體數字圖片及其對應的標簽，并將其分為訓練集和測試集，其中訓練集中包含60000張數字圖片，測試集中包含10000張數字圖片；
步驟二：根據訓練集數據，求得各類樣本的均值，計算各個數字類別的協方差矩陣之和，稱為類內散度矩陣Sw；將各個數字類別的樣本均值的差乘以差的轉置，所得的結果稱為類間散度矩陣Sb，提取出Sw-1·Sb的前K個特征值和特征向量，Sw-1為類內散度矩陣的逆，這個特征向量即是利用線性判別分析算法設計出的適用于鬼成像中手寫體數字圖片分類的特征散斑；
步驟三：將特征散斑載入數字微鏡設備，將激光照射到DMD上并使用DMD產生的散斑對未知數字圖像進行照射，然后使用沒有任何空間分辨率的桶探測器接收未知數字物體反射、透射后的光；
步驟四：將K個特征散斑分別照射訓練集中的60000張MNIST手寫訓練圖片，并獲取對應的桶探測器信號，利用桶探測器信號及其圖片的類別標簽作為圖片數字分類算法的訓練集，在計算機內對最近鄰分類算法進行訓練；
步驟五：將K個特征散斑分別照射未知類別的數字圖片，并獲取對應的桶探測器信號；將桶探測器值輸入到計算機內訓練好的最近鄰分類算法結果中，得到未知類別的數字圖片的分類信息。
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