[发明专利]基于类间稀疏表示的鉴别回归、分类方法及系统在审
| 申请号： | 201711003174.3 | 申请日： | 2017-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN107729945A | 公开（公告）日： | 2018-02-23 |
| 发明（设计）人： | 徐勇;文杰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市智胜联合知识产权代理有限公司44368 | 代理人： | 齐文剑 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的鉴别回归、分类方法及系统，是一种利用计算机对数字图像进行处理的技术，可实现在不同模式下对不同图像自动分类。该技术是一种普遍适应的方法，能够应用在多种模式分类场景，如基于人脸识别场景、指纹识别场景、虹膜识别场景，基因分类场景，基于疾病分类的医疗诊断场景等。由于本发明提供基于类间稀疏表示的鉴别回归、分类方法及系统，可以使转换后的同类样本具有一致的稀疏结构，达到减小同类样本之间的距离，而增大异类样本之间距离的效果，进而提高分类正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 表示 鉴别 回归 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于类间稀疏表示的鉴别回归方法，其特征在于，包括：通过迭代方式对式子minQ,F,E12||Y+E-QX||F2+λ12||Q||F2+λ2Σi=1c||Fi||2,1+λ3||E||2,1+μ2||F-QX+Cμ||F2]]>进行处理，计算转换矩阵Q；式子中，Q为转换矩阵、X为训练矩阵、Y为类标矩阵、E为误差矩阵、F为辅助变量、λ1,λ2,λ3为正则化参数、c为训练集的类别数、C为拉格朗日乘子、μ为惩罚项参数。
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