一种用于人类认知模式识别的特征归一化方法及系统

摘要

本发明提供了一种用于人类认知模式识别的特征归一化方法及系统，该方法通过将特征数据按用户分组以形成特征矩阵，基于预定的归一化函数对特征矩阵进行分组参数估计以得到每个分组对应的分组参数，能够基于分组参数对特征矩阵的每个分组分别构建归一化函数，并利用构建的归一化函数对特征矩阵进行分组归一化处理。本方法采用多个归一化函数对认知模式特征数据进行归一化处理，既保留了现有特征整体归一化方法的优点，又减少了特征数据内部分布尺度过大的问题，从而提高了分类正确率，并具有很强的鲁棒性。