[发明专利]基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法及系统

权利要求书

1.一种基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法，其特征在于，包括：

获取样本图像，所述样本图像的数量为多个；

将所述样本图像切割为样本向量，并对各所述样本向量进行L2范数归一化处理，得到处理后的样本向量x_i，i＝1,2,…n，n为样本图像的数量；

根据确定第一相似性矩阵S_ij，其中t是一个热核参数且t≥0,||·||₂是L2范数符号，N(x_i)表示距离x_i最近k个样本集合；

确定投影矩阵的初始矩阵，所述投影矩阵为正交的d×v矩阵，v为投影后的维度，d为样本向量的维度；

根据确定第二相似性矩阵S′_ij，其中，W为投影矩阵，B_ij为弹性矩阵，B_ij＝sign(S_ij-s)，s为第一相似性矩阵中大于0的元素的平均值；

根据(X(L+λL')X^T)V＝λ(XDX^T)V求解矩阵V和特征值λ，其中，L＝D-S，L'＝D'-S',D和D'均为对角矩阵，X＝[x₁,x₂,...,x_n]；

提取矩阵V中与相对大的前v个特征值相对应的特征向量构成投影矩阵；

跳转至“根据确定第二相似矩阵S′_ij”步骤，直至满足迭代条件，将最后得到的投影矩阵记为目标投影矩阵；

采用所述目标投影矩阵对待降维图像进行降维处理。

2.根据权利要求1所述的基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法，其特征在于，所述采用所述目标投影矩阵对待降维图像进行降维处理，具体包括：

获取待降维图像；

将所述待降维图像切割为样本向量x；

根据Y＝W'^Tx对所述待降维图像进行降维，其中，W'为目标投影矩阵，Y为所述待降维图像降维后的数据。

3.根据权利要求1所述的基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法，其特征在于，所述迭代条件为迭代次数达到设定次数。

4.根据权利要求1所述的基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法，其特征在于，所述迭代条件为相邻两次迭代得到的目标值J的差值ΔJ小于设定阈值，其中，目标值其中，L_P＝X(L+λL')X^T。

5.根据权利要求1所述的基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取测试样本图像；

将所述测试样本图像切割为测试样本向量；

采用所述目标投影矩阵对所述测试样本向量进行降维；

采用分类器对降维后的测试样本向量进行识别；

根据识别结果评估所述投影矩阵的优劣。