基于差异正则化的成对约束成分分析度量优化方法

摘要

本发明涉及一种基于差异正则化的成对约束成分分析度量优化方法，包括：步骤S1：用摄像头采集多张行人图片形成训练样本集，提取每张样本图片中行人目标的颜色特征，形成一个d维的特征向量xi，最终构成一个包含N个d维特征向量的训练集，其中，N为样本图片的数目；步骤S2：对训练集中的特征向量进行降维处理；步骤S3：计算降维后的样本之间的欧氏距离，并基于各训练样本与测试样本之间的欧氏距离，将训练样本分为正样本和负样本；步骤S4：通过对目标优化函数增加差异正则化项，并基于约束条件创建优化问题；步骤S5：使用梯度下降法求解优化问题。与现有技术相比，本发明具有避免过拟合现象的发生，提高度量学习算法的泛化能力等优点。