[發明專利]一種基于矩陣群的KNN的場景分類方法和系統在審
| 申請號： | 202010002529.2 | 申請日： | 2020-01-02 |
| 公開（公告）號： | CN111191618A | 公開（公告）日： | 2020-05-22 |
| 發明（設計）人： | 徐承俊;朱國賓;舒靜倩 | 申請（專利權）人： | 武漢大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 矩陣 knn 場景 分類 方法 系統 | ||
1.一種基于矩陣群的KNN的場景分類方法，其特征在于，包括如下步驟：
Step1、獲取待處理的遙感影像數據集，將所需處理的遙感數據集分為訓練集和測試集；
Step2、將上述訓練集和測試集分別轉化為訓練數據文件和測試數據文件；
Step3、將所述訓練數據文件中影像集投影到李群流形空間，得到李群樣本集；
Step4、計算各個類別的李群樣本的內均值
Step5、隨機從測試數據文件中取一個樣本Ttest，將Ttest投影到李群流形空間并計算其李群樣本的內均值
Step6、計算與所有已知類別李群樣本的內均值之間的距離
Step7、根據上述的距離進行升序排列，取前K個最小的距離對應的所屬類別樣本；
Step8、取所屬類別樣本中所屬類別樣本個數最多的類別，賦予測試樣本。
2.如權利要求1所述的一種基于矩陣群的KNN的場景分類方法，其特征在于：所述Step3具體包括：
對每個樣本做李群映射：xij＝exp(Mij)，其中，Mij表示訓練數據文件中第i類別的第j個李群樣本，xij表示李群訓練樣本集中第i個分類中第j個樣本。
3.如權利要求2所述的一種基于矩陣群的KNN的場景分類方法，其特征在于：所述Step4具體包括：
每個類別李群樣本的內均值其中xij表示李群訓練樣本集第i個分類中第j個樣本，ni表示第i個分類中訓練樣本的個數，c代表總的類別數，得到的內均值為矩陣，即其中，其中tkl表示第k行第l列的值，k和l的取值為分別為1-m和1-n，為m×n矩陣。
4.如權利要求3所述的一種基于矩陣群的KNN的場景分類方法，其特征在于：所述Step6具體包括：
計算與所有已知類別李群樣本的內均值之間的距離其中
5.一種基于矩陣群的KNN的場景分類系統，其特征在于，包括如下模塊：
遙感影像數據集讀取及處理模塊，用于獲取待處理的遙感影像數據集，將所需處理的遙感數據集分為訓練集和測試集；
數據轉化模塊，用于將上述訓練集和測試集分別轉化為訓練數據文件和測試數據文件；
數據集投影模塊，用于將所述訓練數據文件中樣本投影到李群流形空間，得到李群樣本集；
樣本李群內均值模塊，用于計算各個類別的李群樣本的內均值
測試樣本內均值計算模塊，用于隨機從測試數據文件中取一個樣本Ttest，將Ttest投影到李群流形空間并計算其李群樣本的內均值
距離計算模塊，用于計算與所有已知類別李群樣本的內均值之間的距離
排序查找模塊，根據上述的距離進行升序排列，取前K個最小的距離對應的所屬類別樣本；
判斷模塊，取所屬類別樣本中所屬類別樣本個數最多的類別，賦予測試樣本。
6.如權利要求5所述的一種基于矩陣群的KNN的場景分類系統，其特征在于：所述數據集投影模塊具體包括：
對每個樣本做李群映射：xij＝exp(Mij)，其中，Mij表示訓練數據文件中第i類別的第j個李群樣本，xij表示李群訓練樣本集中第i個分類中第j個樣本。
7.如權利要求6所述的一種基于矩陣群的KNN的場景分類系統，其特征在于：所述樣本李群內均值模塊具體包括：
每個類別李群樣本的內均值其中xij表示李群訓練樣本集第i個分類中第j個樣本，ni表示第i個分類中訓練樣本的個數，c代表總的類別數，得到的內均值為矩陣，即其中，其中tkl表示第k行第l列的值，k和l的取值為分別為1-m和1-n，為m×n矩陣。
8.如權利要求7所述的一種基于矩陣群的KNN的場景分類系統，其特征在于：所述距離計算模塊具體包括：
計算與所有已知類別李群樣本的內均值之間的距離其中
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