[发明专利]面向鉴别的图像相关特征融合识别系统

摘要

一种电信技术领域的面向鉴别的图像相关特征融合识别系统，本发明中，首先根据训练图像，通过迭代过程求出投影矩阵；然后利用该投影矩阵把训练图像和测试图像分别投影到特征空间中，抽取出训练特征和测试特征，并将这些特征分别做并行融合形成新特征；最后，再用线性鉴别分析方法抽取出更具鉴别力的特征，采用最小距离分类器，即可识别出测试图像所属的类别。本发明可以更自然地刻画图像矩阵行向量间的关系和列向量间的关系，抽取的特征能更集中地反映图像的信息，进一步面向鉴别的处理，可以抽取出更具鉴别力的特征，应用到图像识别中，不仅可以提高处理速度，而且可以提高识别性能。

主权项

1、一种面向鉴别的图像相关特征融合识别系统，其特征在于，包括：图像采集模块、投影矩阵获得模块、新特征构造模块、线性鉴别分析模块、数据分类模块，其中：图像采集模块采集反映目标两种特性的两幅图像，经过图像配准操作后，将两幅图像组成图像对，将每幅图像作为一个矩阵，然后将这些图像对作为训练样本集，最后将训练样本集传输给投影矩阵获得模块和新特征构造模块，并将采集到的测试图像传输给新特征构造模块；投影矩阵获得模块接收训练样本集，分别建立这两种训练图像矩阵的平均值，根据得到的平均值，再根据面向鉴别的图像相关特征融合识别方法，给定初始迭代值，通过迭代过程，解特征值问题，构成从行和列两个方向抽取特征的投影矩阵，并将投影矩阵传输给新特征构造模块；新特征构造模块接收输入的训练图像和投影矩阵，将所有训练图像矩阵利用投影矩阵投影到特征空间，得到两种图像的训练特征，将测试图像也投影到特征空间，得到两种图像的测试特征，将这两种图像的训练特征和测试特征分别做并行融合形成新特征，并将新特征转化为向量形式后传输给线性鉴别分析模块；线性鉴别分析模块接收新特征，将训练特征并行融合形成的新特征作为线性鉴别分析方法的训练数据，测试特征并行融合形成的新特征作为测试数据，用线性鉴别分析方法抽取得到面向鉴别的训练系数矩阵和测试系数矩阵，并将训练系数矩阵和测试系数矩阵传输给数据分类模块；数据分类模块接收训练系数矩阵和测试系数矩阵，将训练系数矩阵作为识别标准，采用最小距离分类器进行分类识别，即能识别出测试图像所属的类别。