[发明专利]一种基于L1范数的二维概率线性判别分析的图像识别方法在审
| 申请号： | 201710975588.6 | 申请日： | 2017-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN107609604A | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 孙艳丰;胡向杰;胡永利;句福娇 | 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： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于L1范数的二维概率线性判别分析的图像识别方法，用于对二维数据的降维以及图像中存在异常值的情况，记为L1‑2DPLDA。具体为对原始的图像数据建立L1范数的模型；利用EM算法对模型求解，得到投影矩阵；利用投影矩阵对未知的图像分类。与传统向量数据的不同是，本发明提出的方法能够在二维数据的行、列两个方向上降维，保持了图像的空间特征，同时在原始数据存在异常值的情况下，具有鲁棒性，得到更准确的图像识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 l1 范数 二维 概率 线性 判别分析 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于L1范数的二维概率线性判别分析的图像识别方法，其特征包括以下步骤：A、采用L1范数对输入的原始图像数据建立概率模型；B、利用最大期望算法求解模型，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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