[发明专利]一种图像特征提取方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取M个不同类别的重构图像样本集，其中，所述重构样本图像集基于对M个图像样本集中的每个图像样本进行小波变换得到，每个重构图像样本集中为同一类别的重构图像样本，M为大于0的整数；

基于M个重构图像样本集中包括的重构图像样本的矩阵和样本总数，确定总体均值矩阵，其中，样本总数为M个重构图像样本集中包括的所有重构图像样本数量之和；

确定每个重构图像样本集所对应的类均值矩阵，得到M个类均值矩阵，其中，所述类均值矩阵基于每个重构样本集中的所有重构图像样本矩阵得到；

根据所述总体均值矩阵与所有类均值矩阵计算协方差矩阵，并确定所述协方差矩阵的R个最大特征值，其中，R为大于1的整数；

根据每个最大特征值对应的特征向量分别提取每个图像样本各自对应的图像特征。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每个重构图像样本集所对应的类均值矩阵，得到M个类均值矩阵，包括：

分别根据每个重构图像样本集中所有重构图像样本对应的矩阵，确定M个和值矩阵；

分别根据每个重构图像样本集对应的和值矩阵与样本数量值，确定M个类均值矩阵，其中，样本数量值为每个重构图像样本集中重构图像样本的数量。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述总体均值矩阵与所有类均值矩阵计算协方差矩阵，包括：

获取M个重构图像样本集各自对应的差值矩阵，其中，所述差值矩阵根据每个重构图像样本集各自对应的类均值矩阵与所述总体均值矩阵确定；

分别根据每个重构图像样本集各自对应的差值矩阵与每个重构图像样本集的样本数量值，确定M个均值矩阵；

根据M个均值矩阵，确定所述协方差矩阵。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个最大特征值对应的特征向量分别提取每个图像样本矩阵各自对应的图像特征，包括：

分别获取所述协方差矩阵的R个最大特征值各自对应的特征向量，得到R个特征向量；

根据R个特征向量构造投影矩阵，并生成所述投影矩阵对应的子空间；

通过将M个重构图像样本集中包括的所有重构图像样本的矩阵投影至所述子空间中进行特征提取。

5.一种图像特征提取装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取M个不同类别的重构图像样本集，其中，所述重构样本图像集基于对M个图像样本集中的每个图像样本进行小波变换得到，每个重构图像样本集中为同一类别的重构图像样本，M为大于0的整数；

第一确定模块，用于基于M个重构图像样本集中包括的重构图像样本的矩阵和样本总数，确定总体均值矩阵，其中，样本总数为M个重构图像样本集中包括的所有重构图像样本数量之和；

第二确定模块，确定每个重构图像样本集所对应的类均值矩阵，得到M个类均值矩阵，其中，所述类均值矩阵基于每个重构样本集中的所有重构图像样本矩阵得到；

计算模块，用于根据所述总体均值矩阵与所有类均值矩阵计算协方差矩阵，并确定所述协方差矩阵的R个最大特征值，其中，R为大于1的整数；

提取模块，用于根据每个最大特征值对应的特征向量分别提取每个图像样本各自对应的图像特征。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：

和值矩阵确定单元，用于分别根据每个重构图像样本集中所有重构图像样本对应的矩阵，确定M个和值矩阵；

类均值矩阵确定单元，用于分别根据每个重构图像样本集对应的和值矩阵与样本数量值，确定M个类均值矩阵，其中，样本数量值为每个重构图像样本集中重构图像样本的数量。