[发明专利]一种目标库属性判别邻域保持学习子空间特征提取方法

权利要求书

1.一种目标库属性判别邻域保持学习子空间特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、令n维列矢量x_ij为第i^th类库属目标的第j^th个训练一维距离像,1≤i≤g，1≤j≤N_i，其中N_i为第i^th类库属目标的训练样本数，N为训练样本总数；

S2、针对训练样本x_ij，按类的顺序构建稀疏学习字典B_ij：

利用字典B_ij，对样本x_ij进行稀疏分析：

其中||·||₁表示1-范数，是稀疏系数；由稀疏系数构造加权系数w_ij,rk

其中是中的元素；

S3、定义变换矩阵为A，其维数为n×m维，mn，库属目标的训练样本x_ij向矩阵投影

y_ij＝A^Tx_ij (4)

其中y_ij为特征矢量；计算所有库属目标训练样本的邻域加权重构误差

其中I为单位矩阵；

将式(4)代入式(5)可得

其中

通过条件极值优化方法，将式(7)中最小化问题转换为如下的本征方程

XEX^Ta_m+1-l＝λ_lXX^Ta_m+1-l (9)

E＝(I-W)^T(I-W) (10)

其中λ_l为第l最大的本值，1≤l≤m，a_m+1-l为λ_l对应的本征向量；由a_m+1-l作为变换矩阵A的第m+1-l列，则矩阵A称为邻域保持学习子空间；

S4、获得A后，对于任意一维距离像样本，利用式(4)即可获得对应的特征矢量。