[发明专利]一种基于高维空间变换的数据扩增方法、机器识别系统

摘要

本发明属于图像处理、机器学习技术领域，公开了一种基于高维空间变换的数据扩增方法、机器识别系统，将背景样本数据从原始空间变换到高维空间；基于背景样本的分布直方图获得高维空间目标样本分布，生成高维空间目标样本数据；利用距离函数进行方程组变换，扩增数据由高维空间变换到原始空间。本发明通过对负样本的分布直方图学习，扩增了相应的正样本数据集，解决了机器学习模型中的正负样本数据不匹配问题，提高了分类性能，尤其提高了正样本的分类精度；基于背景样本进行统计分析，得到待生成目标样本数据的分布，进而生成目标样本，提高了扩增数据的有效性，避免了传统的基于少量样本合成新的目标样本时产生的样本重叠、模型过拟合问题。

主权项

一种基于高维空间变换的数据扩增方法，其特征在于，所述基于高维空间变换的数据扩增方法将背景样本数据从原始空间变换到高维空间；基于背景样本的分布直方图获得高维空间目标样本分布，生成高维空间目标样本数据；利用距离函数进行方程组变换，扩增数据由高维空间变换到原始空间。