[发明专利]一种基于相关性度量学习的煤岩识别方法

权利要求书

1.一种基于相关性度量学习的煤岩识别方法，其特征在于包括以下步骤：

A.采集煤、岩石样本图像，并对图像进行预处理后提取每一幅图像的Uniform模式LBP统计直方图特征向量，构成煤、岩石样本集；

B.利用样本集求使得函数J(w)＝cs₁+cs₂-cs₃-α||w-w₀||²取得最大值的矩阵w^*，其中cs₁、cs₂、cs₃分别为煤、岩样本的各自的自相关及互相关度量函数：

cs1=2m×(m-1)Σi=1mΣj≠i,j∈mcs02(xi,xj,w)]]>

cs2=2n×(n-1)Σi=1nΣj≠i,j∈ncs02(yi,yj,w)]]>

cs3=1m×nΣi=1mΣj=1ncs02(xi,yj,w)]]>

其中：x和y分别表示两个样本，T表示转置，x_i和x_j分别表示属性是煤的两个样本，y_i和y_j分别表示属性是岩石的两个样本，x_i，、x_j、y_i、y_j∈R^L×1，L表示提取样本的LBP统计直方图的特征向量的维数，m表示属性是煤的样本数，n表示属性是岩石的样本数，α是常数，w₀为常数矩阵，w₀∈R^d×L，d为样本特征向量转换后所在空间的维数；

C.对于一幅待识别的样本图像，用与步骤A相同的方法进行预处理并提取其Uniform模式的LBP统计直方图特征向量，用cs₀(x，y，w^*)度量其与样本集中每一幅图像的相关性，值越大越相关，按值从大到小排序，排在前五的图像中多数图像所属的类别即为待识别图像的类别。