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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN110781766A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广州大学;

    申请/专利号CN201910943071.8

  • 发明设计人 谭恒良;高鹰;杜娇;杨朔;

    申请日2019-09-30

  • 分类号

  • 代理机构广州三环专利商标代理有限公司;

  • 代理人肖宇扬

  • 地址 510006 广东省广州市大学城外环西路230号

  • 入库时间 2023-12-17 06:43:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190930

    实质审查的生效

  • 2020-02-11

    公开

    公开

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