[发明专利]一种局部保持投影的图像识别方法

权利要求书

1.一种局部保持投影的图像识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

(1)通过基于欧拉表示的局部保持投影对输入的原始图像数据X＝[x₁,x₂,...,x_N]建立分析模型，其中每个图像x_i是一个列向量，大小为表示x_i为长度为P的向量，N表示原始数据中图像的个数；

(2)采用迭代更新法求解模型，得到图像的投影矩阵；

(3)根据步骤(2)的投影矩阵，对未知的图像进行分类。

2.根据权利要求1所述的局部保持投影的图像识别方法，其特征在于：所述步骤(1)包括以下分步骤：

(1.1)将原始图像投影至欧拉空间，其投影方程为公式(4)：

其中，x_j是原始图像矩阵中的一个列向量，代表一张图片，γ为大于0的投影系数；

(1.2)使用由步骤(1)得到的投影至欧拉空间的图像矩阵，确定图像投影矩阵满足基于欧拉表示的局部保持投影的最小值方程，所述求解投影矩阵的最小值方程为公式(1)：

其中A∈C^M×P为要求解的投影矩阵，将输入的图像从P维降到M维，||·||_F是F范数，表示数据与之间的距离，s'_jq是自适应权重调整系数；

令

s_jq为权重调整系数，他的值可以由以下高斯函数计算：

其中σ为广度参数，取值为200～1000；

(1.3)给公式(1)加一个约束

tr(X^*HA^HAX^*D)＝1 (2)

其中，D是对角矩阵，d_jj＝∑_qs_jq，X^*H,A^H是X^*,A的共轭转置矩阵，整理(1)和(2)得到公式(3)：

其中L'是拉普拉斯矩阵，L'＝D'-S'，d'_jj＝∑_qs'_jq。

3.根据权利要求2所述的局部保持投影的图像识别方法，其特征在于：所述步骤(2)包括以下步骤：

(2.1)利用步骤(1.1)的投影方程，将数据投影至欧拉表示空间；

(2.2)随机初始化投影矩阵A；

(2.3)计算对应的矩阵D,D',L'

求解s_jq，s'_jq，其中

通过d_jj＝∑_qs_jq，d'_jj＝∑_qs'_jq，L'＝D'-S'计算求解D,D',L'，

其中D'分别表示S'对应的度矩阵；

(2.4)通过求解方程(3)得到投影矩阵A；

(2.5)迭代更新投影矩阵A直至方程值收敛。

4.根据权利要求3所述的局部保持投影的图像识别方法，其特征在于：所述步骤(3)为：

学习完矩阵A后，利用最近邻方法(KNN)对测试图像集分类：

是测试集中的未知类别的图像的欧拉表示，是训练集中已知类别的图像的欧拉表示，e_ij是两个图像之间的误差，的类别为使误差最小的已知类别图像对应的类别。