[发明专利]一种基于F范数的低秩局部保持投影的图像识别方法有效
| 申请号： | 201910022393.9 | 申请日： | 2019-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN109754018B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 孙艳丰;尹帅;胡永利 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 吴荫芳 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于F范数的低秩局部保持投影的图像识别方法，对高维数据进行降维，特别针对图像中存在异常值的情况。具体采用鲁棒性主成分分析(RPCA)和基于F范数的局部保持投影对输入的原始图像数据建立分析模型；采用交替迭代法求解模型，得到图像的投影矩阵；根据得到的投影矩阵，对未知的图像进行分类。本方法使用低秩数据矩阵作为输入，使用F范数作为样本间距离测量标准，使得高维空间中距离较近的数据在投影到低维空间后仍保持距离较近，从而保持数据的局部结构。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 范数 局部 保持 投影 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于F范数的低秩局部保持投影的图像识别方法，其特征在于包括以下步骤：A.采用鲁棒性主成分分析(RPCA)和基于F范数的局部保持投影对输入的原始图像数据x＝[x1，x2，...，xN]建立分析模型，其中每个图像xi是一个列向量，大小为![]()
B.采用交替迭代法求解模型，得到图像的投影矩阵；C.根据得到的投影矩阵，对未知的图像进行分类。
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