[发明专利]基于特征谱正则化的逆近邻线性判别分析方法及装置在审
| 申请号： | 202310180179.2 | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN116168247A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 谭恒良;谢铭;李旺旺;冯健维;杜娇;杨朔;颜国风 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/74;G06V10/40;G06V10/771;G06V10/77;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 秦莹 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征谱正则化的逆近邻线性判别分析方法及装置，包括，获取已分类的训练图像集合；根据训练图像集合计算邻内散度矩阵，对邻内散度矩阵进行特征分解得到特征向量和特征值；对邻内散度矩阵的特征值进行正则化形成多种加权函数，选择多个加权函数中的其中之一对特征向量进行加权处理得到加权特征向量，使用加权特征向量对训练图像集合中每个图像的像素值进行投影得到新的图像特征；根据新的训练图像集合特征计算总体散度矩阵。在逆近邻线性判别分析方法的基础上加入了特征谱正则化技术,从而避免普通线性判别分析中由于训练样本过少而导致的类内散度矩阵奇异,难以使用特征分解求取最优投影矩阵的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 正则 近邻 线性 判别分析 方法 装置 | ||
【主权项】：
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