一种基于核统计不相关的多视图的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种用于图像分类的基于核统计不相关的多视图算法，其为一种用于多视图的核分类方法，该方法对样本经过训练获得的投影变换矩阵加入统计不相关约束，以获得新的满足统计不相关约束的投影矩阵。并利用核方法，将上述计算扩展到非线性空间，引入核函数。本发明加入统计不相关约束，使得获得的投影矩阵满足统计不相关的关系，加入应用于多视图学习中的核技巧，将样本从低维线性不可分映射至高维的线性可分，得到加入核方法的高维特征投影空间。将本发明所述的方法在Multi‑PIE人脸数据库上的实验验证了所提方法是高性能的；在提高分类算法的效果的同时，降低了计算复杂度。