一种利用分类层权重进行检索特征主成分分析的方法

摘要

本发明公开了一种利用分类层权重进行检索特征主成分分析的方法。首先构建特征分类网络；然后根据任务准备特定的数据集，将数据域划分为训练集和测试集，利用训练集训练网络，直到网络参数拟合，即特征提取网络能够提取到具有区分性的特征；抽取训练好的网络的分类层的权重矩阵，利用标准主成分分析的方法处理权重矩阵，接着利用奇异值分解的方法求得主成分矩阵；将测试集图像输入训练好的网络提取特征，并用得到的主成分矩阵处理测试图像的特征；利用降维后的图像特征进行图像检索。本发明利用分类层权重矩阵，在降低特征维度的同时，提高了检索的精确度。