[发明专利]基于三支决策的图像识别方法

摘要

本发明涉及高性能图像识别领域，特别涉及基于三支决策的图像识别方法；所述方法包括训练样本数据集图像；利用样本数据集图像对基于三支决策的分类器进行训练，得到待识别图像所需要的分类器，即基于三支决策的图像识别分类器；对所述待识别图像进行分割；把待识别图像划分为三个区域；对基于三支决策分类器分割出的延迟决策区域进行迭代分类处理；对剩下的延迟决策区域进行判断，是否达到临界值；当延迟决策区域达到临界值，说明待识别图像已经不可再分割，然后对所有的正区域识别；本发明可以充分利用图像中有用信息，使图像识别技术和三支决策理论结合起来，达到更高的识别率。

主权项

1.一种基于三支决策的图像识别方法，其特征在于：包括：S1、输入待识别的图像；S2、利用样本数据集图像得到三支决策分类器；S3、根据所述三支决策分类器的分类条件，把所述待识别的图像分为三个区域，包括：正区域、负区域、延迟决策区域；S4、利用复合型支持向量机SVM对所述三支决策分类器分类出的正区域部分进行图像识别处理；S5、输出图像识别结果；所述复合型支持向量机SVM具体包括：在所述待识别图像的样本空间中，划分超平面，找到与所述超平面距离最近的待识别图像的样本数据点，得到和所述超平面平行且距离相等的第一超平面和第二超平面，根据所述第一超平面和所述第二超平面分隔所述待识别图像；所述超平面可通过如下线性方程来描述：g(x)＝wTx+b＝0所述第一超平面为：H1:g1(x)＝wTx+b＝+1所述第二超平面为：H2:g2(x)＝wTx+b＝‑1当g(x)＝0时，x是位于超平面上的点，向量w为垂直于超平面g(x)＝0的向量，wT表示w向量的转置，b表示常数；在所述第一超平面和所述第二超平面上的待识别图像的样本数据点也就是离分隔超平面最近的点。