[发明专利]一种多信息融合分类及识别方法

摘要

本发明涉及模式识别、信息融合领域，特别是涉及一种多信息融合分类及识别方法。本发明提供了一种多信息融合分类及识别方法，将来自不同数据源的数据信息融合处理，构造融合分类器，实现将个别对象归入某一对象类的分类工作。本发明利用“相似距离”实现了多特征对象间相似性的度量；利用“对内形状差异系数”实现了多特征对象“二选一”的识别方法；利用“组合平均差异系数”实现了多特征对象“多选一”的识别方法。

主权项

1.一种多信息融合分类及识别方法，其特征在于，一种基于多源信息的个别对象间相似性度量方法，其步骤为： (1)设待分类或识别对象的可观测的特征参数为θ₁，...，θ_n，对其分别做归一化处理，处理后的特征参数为归一化的方法包括：①若θ_k的取值范围为[min，max]，②若θ_k的取值范围为(-∞，+∞)，③若θ_k的取值范围为[min，+∞)，④若θ_k的取值范围为(-∞，max]，(2)设任意两个对象S_i和S_j的特征参数向量分别为：和S_i和S_j的相似程度用它们在特征参数空间中对应的特征点的距离D来度量，这种距离称为相似距离，它的计算方法包括：①加权平均距离：②加权欧式距离：a_k、b_k为第k个特征参数在相似比较时的权重，可根据实际比较时的侧重点灵活选择，若没有特殊要求，各权重值可都取为1。 (3)设S_i和S_j为任意两个对象，二者的相似距离为D，将D作为二者相似性的度量，给定取值范围[0，h)为吻合域，当D＜h时，判断S_i和S_j为同一或同类对象，h的值根据对象的特点及图像质量指定，h的取值范围为0.05～0.2；给定取值范围(p，1]为分离域，当D＞p时，判断S_i和S_j为非同一或同类对象，p的值根据对象的特点及图像质量指定，p的取值范围为0.4～0.95。