[发明专利]一种基于联合非负矩阵二分解的手工绘制电气符号和标准电气符号的匹配识别方法

权利要求书

1.一种基于联合非负矩阵二分解的手工绘制电气符号和标准电气符号的匹配识别方法，其特征在于，该识别方法包括：

1)对标准电气符号与手工绘制电气符号进行去噪和归一化处理；

2)对标准电气符号和手工绘制电气符号分别提取Gabor特征；对所述Gabor特征进行主成分分析处理；

3)对标准电气符号和手工绘制电气符号进行联合非负矩阵二分解，从而得到标准电气符号和手工绘制电气符号的公共部分；

4)利用标准电气符号和手工绘制电气符号的公共部分，求得电气符号关于所述公共部分的系数，对相应的系数采用线性判别分析处理；

5)通过基于欧氏距离的最近邻分类器对所述手工绘制电气符号进行分类识别；

所述步骤3)中，所述联合非负矩阵二分解的数学描述如下：

其中，是标准电气符号的特征集，x_i表示的是第i个标准电气符号的特征；是手工绘制电气符号的特征集，y_j表示的是第j个手工绘制电气符号的特征；m表示的是电气符号的特征维数，n_x,n_y分别表示标准电气符号的样本数和手工绘制电气符号的样本数；W＝[W_c W_d]∈R^m×k，U＝[U_c U_d]∈R^m×k，k＝k_c+k_d，W_c,U_c表示的是标准电气符号和手工绘制电气符号的相同部分，H_c,V_c表示的是相同部分W_c,U_c对应的系数，W_d,U_d分别表示的是标准电气符号和手工绘制电气符号的特性部分，k_c代表的是相同部分的列数，k_d代表的是保证各自特性部分的列数；

所述步骤1)中，对标准电气符号与手工绘制电气符号进行去噪和归一化处理：

所述去噪处理是指：通过中值滤波对标准电气符号与手工绘制电气符号进行滤波；

所述归一化处理是指：将所述电气符号对应图片矩阵的值限定为[0,1]，即将所述电气符号的矩阵图像变成列向量的形式再除以其2-范数值，得到归一化后的向量；

所述步骤2)中，所述分别提取Gabor特征的方法为：利用2D Gabor滤波器，得到标准电气符号和手工绘制电气符号的Gabor特征，2D Gabor滤波器的定义如下：

其中，z代表的是像素的位置，z＝(x,y)～x+iy，其中，k_v＝k_max/f^v，k_max为最大频率，f是频率域的采样间隔，取k_max＝π/2，v∈{0,1,...,4}，μ∈{0,1,...,7}，i是虚数单位，δ＝2π；

所述步骤4)中，对相应的系数采用线性判别分析处理：利用线性判别分析将相应的系数投影到新的空间，保证在新的空间中具有最大的类间距离和最小的类内距离，方法如下：

已经求得W_c,U_c，根据以下公式求得H_c,V_c的最优解，

令M＝[H_c；V_c]，采用线性判别分析进行建模，以下公式得到建立模型的P^*:

其中，S_b是基于M计算得到的类间散度矩阵，S_t是基于M计算得到的总体散度矩阵；通过基于欧氏距离的最近邻分类器对所述手工绘制电气符号进行分类识别的具体方法如下：

给定注册样本给定测试样本N_G,N_P分别表示的是注册和测试样本数，那么任意一个测试样本用以下公式进行分类：π_i其中，

其中，π_i是指第i个注册样本的分类标签。