[发明专利]一种基于局部PCA白化的图像表示方法和处理装置

权利要求书

1.一种基于局部PCA白化的图像表示方法，其特征在于，包括：

构造词典，将每个特征赋给相应的单词，将单词和特征映射到一个高维度空间，所述高维度空间的维度高于单词和特征的当前空间的维度；

在所述高维度空间中对每个单词进行主成分分析，得到投影矩阵；

根据所述词典计算VLAD图像表示向量；

将所述VLAD图像表示向量映射到所述高维度空间中；

根据所述投影矩阵将所述高维度空间中映射得到的VLAD图像表示向量进行投影变换；

将投影变换得到的特征进行归一化，得到最后的图像表示向量；

所述在所述高维度空间中对每个单词进行主成分分析，得到投影矩阵的过程为：计算过渡矩阵G_i，

其中，c是所有单词构成的矩阵，c_i为第i个单词对应的列向量，x是赋给第i单词的所有特征构成的矩阵，D为x中列向量数目或称为特征维度，x_j为x中第j个特征对应的列向量，x_k为x中第k个特征对应的列向量；

对矩阵G_i做特征分解，得到特征值eigval(G_i)和特征向量eigvect(G_i)；

计算投影矩阵

其中，

λⁱ为矩阵G_i的赋给第i个单词的所有特征的特征值集合，λⁱ的下标为特征序号，λⁱD为λⁱ中第D个特征对应的特征值；∈为预设参数，∈用于避免λⁱ+∈的计算结果为零；t为特征维度D范围内的预设参数，t<＝D；uⁱ为矩阵G_i对应的赋给第i个单词的所有特征的特征向量集合，uⁱ_D为uⁱ中第D个特征对应的特征向量；

所述将所述VLAD图像表示向量映射到所述高维度空间中进行映射的公式包括：

其中，τ表示映射的索引，sech()表示双曲函数计算，v为VLAD图像表示向量；

所述根据所述投影矩阵将所述高维度空间中映射得到的VLAD图像表示向量进行投影变换的公式包括：

y为投影变换后的特征构成的矩阵。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用K-means算法构造所述词典，并将每个特征赋给距离最近的单词；

将投影变换得到的特征进行第二范式归一化，得到最后的图像表示向量。