[发明专利]基于核鉴别线性表示的分类方法

权利要求书

1. 基于核鉴别线性表示的分类方法，利用训练样本集识别测试样本所属的类别，首先对训练样本集和测试样本中的所有样本分别进行预处理，得到新的训练样本集和新的测试样本，各个样本类别的新的训练样本构成新的子训练样本集，然后计算新的测试样本在各个新的子训练样本集内的重构误差，最后将测试样本归为重构误差最小的新的子训练样本集所对应的那一类，其特征在于：所述预处理为采用核主成分分析方法对待处理样本做降维运算，再对降维后的所有样本做归一化运算。

2.如权利要求1所述基于核鉴别线性表示的分类方法，其特征在于：所述归一化运算采用的方法为L₂-norm归一化方法。

3.一种人脸识别方法，其特征在于：对人脸数据库中的人脸图像进行预处理，从预处理后的人脸图像中选取训练样本和测试样本，对训练样本和测试样本数字化和列向量化，利用数字化和列向量化后得到的训练样本和测试样本数据，使用如权利要求1或2所述基于核鉴别线性表示的分类方法识别测试样本所属的类别。

4.一种手写体数字识别方法，其特征在于：对手写体数字数据库中的数字图像进行预处理，从预处理后的数字图像中选取训练样本和测试样本，对训练样本和测试样本数字化和列向量化，利用数字化和列向量化后得到的训练样本和测试样本数据，使用如权利要求1或2所述基于核鉴别线性表示的分类方法识别测试样本所属的类别。