[发明专利]一种适合高维特征的鞋印新类别检测方法

摘要

本发明公开了一种适合高维特征的鞋印新类别检测方法，其特征在于，具体步骤包括提取训练样本和待检测样本的特征、根据样本特征计算相似度矩阵、根据训练样本之间的相似度矩阵计算得到映射矩阵、将训练样本映射为零空间内的一点、计算待检测样本属于新类别的置信度、提取检测样本特征在原始高维空间的特性、根据待检测样本的低维和高维特性求取新类别值、根据设定的阈值与新类别值的比较结果判断待检测样本是否属于新类别。本发明通过设置置信度来增大集内、集外样本的差异，并且融合待检测样本在零空间的低维特性及在原始空间的高维特性，使得对样本特征的描述满足流形一致性，进一步提高检测的准确率。

主权项

一种适合高维特征的鞋印新类别检测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1、提取样本特征，取已知类别的鞋印图像为训练样本，分别提取训练样本和待检测样本的特征；S2、计算相似度矩阵，根据训练样本特征和待检测样本特征计算得到训练样本与训练样本之间的相似度矩阵、待检测图像样本与训练图像样本之间的相似度矩阵；S3、计算映射矩阵，根据步骤S2得到的训练样本之间的相似度矩阵，计算得到映射矩阵S4、将训练样本映射到零空间，由步骤S3所得映射矩阵将所有训练样本都映射到零空间，使每一类别的训练样本在零空间映射为一个点；S5、计算待检测样本属于新类别的置信度，由步骤S3所得映射矩阵对待检测样本进行映射，计算在零空间内待检测样本点与每一类训练样本点的欧氏距离，并对得到的欧式距离进行从小到大的排序，根据排序结果，计算待检测样本属于新类别的置信度Δd；S6、计算检测样本特征在原始高维空间的特性，由待检测样本点与训练样本类别得到待检测样本特征在原始高维空间的特性S；S7、求取新类别值，根据待检测样本属于新类别的置信度Δd和待检测样本特征在原始高维空间的特性S得到最终的新类别值t；将步骤S5得到的置信度Δd与步骤S6得到的最大相似度值S的和作为最终的新类别值t；S8、判断待检测样本类别，根据设定的阈值T与步骤S8得到的新类别值t的比较结果，判断待检测样本是否属于新类别。