[发明专利]一种基于训练集样本低秩筛选的图像特征鉴别方法有效
| 申请号： | 202010057887.3 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111275100B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 刘浩;沈港;应晓清;时庭庭;王凯巡;魏国林;黄震;廖荣生;周健;魏冬;田伟 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/77 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊 |
| 地址： | 201600 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于训练集样本低秩筛选的图像特征鉴别方法，基于2D LDA特征提取的最近邻分类器对噪声比较敏感，为此本发明将2D PCA低秩技术和2D LDA方法结合起来，所提方法通过进行训练集样本图像的有效信息择决操作，在一定置信度下获取不同类别的可靠样本，从而找到一个能够体现原始样本信息的容错训练子集。在图像特征鉴别中引入2D PCA预处理，可使筛选后的容错训练子集对噪声不敏感，使得后续的最近邻分类模型更加精确可靠，从而提高图像特征鉴别的鲁棒性和分类正确率，是大规模图像信息归类的一种有效方式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 样本 筛选 图像 特征 鉴别方法 | ||
【主权项】：
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