[发明专利]模式识别中的特征提取方法及装置有效
| 申请号： | 200710118156.X | 申请日： | 2007-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN101334843A | 公开（公告）日： | 2008-12-31 |
| 发明（设计）人： | 西广成;孙占全 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司 | 代理人： | 申健 |
| 地址： | 100080北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种模式识别中的特征提取方法及装置，为有效避免以往特征提取中预先人为指定选择的特征个数的主观性。该特征提取方法包括步骤：根据样本的模式原始信息确定离散的特征变量与类变量，并对该特征变量与类变量进行预处理；设定联合贡献度阈值；确定特征变量的组合与类变量的联合贡献度；获取所述联合贡献度大于或等于所设定联合贡献度阈值的特征变量的组合。该特征提取装置，包括：数值预处理模块、阈值设定模块、联合贡献度确定模块和特征提取模块。本发明模式识别中的特征提取方法及装置，能够广泛应用于离散的数字图像信息、指纹信息、脸纹信息、语音信息或手写/印刷字符信息的等的特征提取。 | ||
| 搜索关键词： | 模式识别 中的 特征 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
1、一种模式识别中的特征提取方法，其特征在于，包括步骤：根据样本的模式原始信息确定离散的特征变量与类变量，并对该特征变量与类变量进行预处理；设定联合贡献度阈值；确定特征变量的组合与类变量的联合贡献度；获取所述联合贡献度大于或等于所设定联合贡献度阈值的特征变量的组合。
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