[发明专利]一种耦合判别局部块对齐方法

摘要

本发明提供一种耦合判别局部块对齐方法，包括数据预处理、训练阶段和测试阶段。本发明所提出的方法考虑了局部优化，因此可以处理样本分布的非线性问题；并且，本发明考虑了不同类之间近邻测度，因此，可以保持各类之间的判别性能；最后，本发明所提方法不包括矩阵求逆，所以，该方法避免了小样本问题。本发明所述方法不仅保留了已有耦合度量学习算法的共同属性，而且在局部优化阶段引入了判别信息，同时避免了小样本问题。因此，该方法大大的提高了识别性能和算法的鲁棒性。

主权项

一种耦合判别局部块对齐方法，其特征在于，该方法包括数据预处理、训练阶段和测试阶段；所述数据预处理：是指对两组异构数据分别通过主成分分析提取特征；所述训练阶段，包括局部优化和整体对齐；所述局部优化：是指使某个样本的k₁个类内最近邻异构样本之间距离最小，使该样本的k₂个类间最近邻异构样本之间的距离最大；所述整体对齐：是指累加局部优化结果，使得样本整体的类内距离最小，类间距离最大，获得一组映射矩阵；所述测试阶段，是指将异构数据通过映射矩阵投影到一个共同的线性判别子空间，并通过最近邻分类器进行样本分类识别。