[发明专利]一种直推式的低秩张量判别性分析方法有效
| 申请号： | 201710755760.7 | 申请日： | 2017-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN107609580B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 张静;李征楠;苏育挺 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300192*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种直推式的低秩张量判别性分析方法，包括：给出N个图像集，N个图像集数据矩阵中其中少于N个且大于1个的图像集数据矩阵给出类别标注信息，将N个图像集提取到的N个特征矩阵映射成格拉斯曼流形上的点；将代表图像集特征矩阵的格拉斯曼流形上的各个点映射到对称空间上，成为N个b阶对阵矩阵；将N个b阶对阵矩阵组合在一起，构成张量；构建求取张量的判别性低秩表示矩阵的目标函数；用迭代收敛阈值算法求解目标函数，得到张量的判别性低秩表示矩阵。本发明避免了直接以原始图像集数据作为输入张量，而是基于格拉斯曼流形上的点与点之间的相似度可以通过一个映射转换到欧式空间进行计算，来构建张量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 直推式 张量 判别 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种直推式的低秩张量判别性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：1)给出N个图像集其中Si代表第i个图像集，N个图像集数据矩阵中其中少于N个且大于1个的图像集数据矩阵给出类别标注信息，将N个图像集提取到的N个特征矩阵映射成格拉斯曼流形上的点其中Gi为第i个点，被定义为b阶向量的qi维子空间，表示成Gi＝span(Xi)，是原特征矩阵一组正交基；2)将代表图像集特征矩阵的格拉斯曼流形上的各个点映射到对称空间上，成为N个b阶对阵矩阵其中S(b)i为第i个对称矩阵；3)将N个b阶对阵矩阵组合在一起，构成张量4)构建求取张量Y的判别性低秩表示矩阵的目标函数；5)用迭代收敛阈值算法求解目标函数，得到张量Y的判别性低秩表示矩阵。
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