[发明专利]基于保内积降维技术的模式识别方法有效
申请号: | 201310276362.9 | 申请日: | 2013-07-03 |
公开(公告)号: | CN103310216A | 公开(公告)日: | 2013-09-18 |
发明(设计)人: | 林通;戚峰;查红彬 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46 |
代理公司: | 北京万象新悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11360 | 代理人: | 朱红涛 |
地址: | 100871*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 内积 技术 模式识别 方法 | ||
1.一种基于保内积降维技术的模式识别方法,其特征是,所述模式识别方法采用如下步骤进行降维:
步骤1:将样本图片按像素方式存入电脑中,即可用一个向量来表示一张图片,将所有向量的整体记作初始高维坐标矩阵X,根据高维数据点的距离关系矩阵进行近邻选择,得到各点的近邻选择矩阵Si;
步骤2:建立误差函数模型:
其中si为尺度因子,Li为每点近邻域内保持内积的局部低维坐标,Ui表示全等变换的正交矩阵,Y为所求目标低维坐标,P为代表平移的变换矩阵;
步骤3:在局部保内积模型公式II中,将约束由矩阵形式转化为向量形式,之后使用最小二乘法,求得每点近邻域的最优保内积低维坐标
其中,l代表低维信息,x代表高维信息,x的下标表示数据点在数据集中的序号,Ωi表示数据集中第i个点的近邻点的下标组成的集合,L即诸数据点坐标l组成的整体坐标矩阵,L*表示此优化式的最优解;
步骤4:对目误差函数模型公式I中的三个位置标量尺度因子si、正交矩阵Ui和低维坐标Y进行交替迭代求解,首先使用特征值分解求得Y的初始值,并根据原高维数据与步骤3中求得的低维坐标Li的相互关系计算出si的初始值;
步骤5:将目标函数公式I分解,分别求解三个未知变量si,Ui,Y,得到所求的低维坐标。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京大学,未经北京大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310276362.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:手写体数字识别方法及系统
- 下一篇:一种无规共聚物及其制备方法和应用