[发明专利]基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法有效
| 申请号： | 201910943071.8 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110781766B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 谭恒良;高鹰;杜娇;杨朔 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/77;G06V10/764;G06F17/16 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 肖宇扬;江银会 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法，包括：将标准正交基集合组成的格拉斯曼流形映射到希尔伯特空间得到向量组；依据图嵌入理论框架建立局部保持矩阵并通过权重框架函数执行正则化操作得到变换矩阵，通过变换矩阵对向量组投影得到新的样本空间；对新的样本空间结合权重邻接矩阵求解方程得到降维投影矩阵，根据变换矩阵与其组合得到的最终矩阵提取训练视频图像集合与待识别视频图像集合的降维特征并进行相似度比较得到识别结果。本发明利用特征谱正则化技术解决了GDA方法在判别分析中因类内散度矩阵奇异而导致求逆不稳定、泛化能力差的问题；且加入图嵌入理论框架使得算法能更好地保持局部信息以获得更好的识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 正则 格拉斯曼 流形 判别分析 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定从训练视频集合的每个训练视频中提取的多个图像帧，得到每个所述训练视频对应的图像集合，所述训练视频集合包括N个所述训练视频，N为大于等于1的整数；/n通过预先确定出的分析方法提取每个所述图像集合的线性子空间，将所有所述图像集合的线性子空间组成格拉斯曼流形，所述格拉斯曼流形由每个所述图像集合的线性子空间中的一个标准正交基所形成的标准正交基集合组成；/n将所述格拉斯曼流形映射到希尔伯特空间，得到所述格拉斯曼流形在所述希尔伯特空间的向量组；/n依据图嵌入理论框架，通过局部拉普拉斯矩阵和所述向量组建立局部保持矩阵；/n根据所述局部保持矩阵的特征谱构建权重框架函数，并根据所述权重框架函数对所述局部保持矩阵的特征空间执行正则化操作，得到新的样本空间；/n对所述新的样本空间结合预先定义的权重邻接矩阵，对特征分解方程执行求解操作，得到降维投影矩阵；/n组合在执行所述正则化操作过程中得到的变换矩阵与所述降维投影矩阵，得到特征提取投影矩阵；/n根据所述特征提取投影矩阵分别提取每个所述图像集合以及待识别视频的目标图像集合在经过格拉斯曼流形表达以及映射后的降维特征，并通过预先定义的分类器对每个所述图像集合的降维特征与所述目标图像集合的降维特征进行相似度比较，得到针对所述待识别视频的识别结果。/n
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