[發明專利]基于正交性約束增量非負矩陣分解的有監督圖像識別方法有效
| 申請號： | 201910595901.2 | 申請日： | 2019-07-03 |
| 公開（公告）號： | CN110334761B | 公開（公告）日： | 2021-05-04 |
| 發明（設計）人： | 羅柳紅;葛少迪;李紅軍 | 申請（專利權）人： | 北京林業大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文會 |
| 地址： | 100083 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 正交 約束 增量 矩陣 分解 監督 圖像 識別 方法 | ||
1.一種基于正交性約束增量非負矩陣分解的有監督圖像識別方法，其特征在于，該方法包括：
步驟S100，獲取初始樣本集的矩陣表示Vc；
步驟S200，采用ONMF算法對Vc分解得到基矩陣Wc和系數矩陣Hc；
步驟S300，獲取新增樣本集的矩陣表示Vp，構建所有樣本構成的數據矩陣Vz＝[Vc,Vp]，并對Wc和Hc采用增加正交性約束的INMF算法獲取基矩陣Wz，其方法為：
初始化正矩陣Wz＝Wc，隨機初始化正矩陣Hp；
按照以下規則進行迭代，直至達到預設的終止條件；
將得到的最終的Wz和Hp分別作為Vz的基矩陣和Vp的系數矩陣Hp；
步驟S400，利用基矩陣Wz的Moore-Penrose逆作為投影變換矩陣，分別對Vz和Vtest進行投影變換對應得到低維投影矩陣Htrain和Htest；其中，Vtest為輸入的待識別圖像集的矩陣表示；
步驟S500，利用Htrain及其對應樣本分類標簽對分類器進行訓練優化，并利用優化后的分類器對Htest進行識別分類。
2.根據權利要求1所述的基于正交性約束增量非負矩陣分解的有監督圖像識別方法，其特征在于，步驟S400中“利用基矩陣Wz的Moore-Penrose逆作為投影變換矩陣，分別對Vz和Vtest進行投影變換對應得到低維投影矩陣Htrain和Htest”，其方法為：
其中，Htrain表示所有訓練樣本的低維投影矩陣，Htest表示待識別圖像集的低維投影矩陣，為投影矩陣。
3.根據權利要求1或2所述的基于正交性約束增量非負矩陣分解的有監督圖像識別方法，其特征在于，初始樣本集、新增樣本集和待識別圖像集的圖像尺寸統一化為p×q大小，其中p和q分別為預設值。
4.根據權利要求3所述的基于正交性約束增量非負矩陣分解的有監督圖像識別方法，其特征在于，所述初始樣本集的矩陣表示Vc，其大小為m×c，其中m＝p×q，c為所述初始樣本集中樣本圖像的數量。
5.根據權利要求1或2所述的基于正交性約束增量非負矩陣分解的有監督圖像識別方法，其特征在于，所述分類器為最近鄰分類器。
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