基于Fisher判别分析的矩阵变量受限玻尔兹曼机图像分类方法

摘要

本发明公开一种基于矩阵变量Fisher判别分析的ClassMVRBM模型进行图像分类的方法，采用矩阵变量的Fisher准则即类内最小、类间最大准则，并整合到ClassMVRBM模型进行联合训练；首先定义了面向矩阵变量的Fisher准则，通过引入矩阵变量之间的距离度量，定义了矩阵变量的类内散度和类间散度；然后引入该矩阵变量Fisher判别准则到矩阵变量受限玻尔兹曼机分类模型(记为ClassMVRBM‑MVFDA)的目标函数；最后通过联合训练进行模型求解。本发明方法能够使同类图像的特征之间的距离小，而不同类图像的特征之间距离大，进而利于图像分类。