[发明专利]一种基于测地距离的黎曼流形保持核学习方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于测地距离的黎曼流形保持核学习方法及装置，用于解决数字图像的黎曼流形数据的核学习方法的两个问题：1)测度保持问题，通过参数化马氏距离学习的方式，使得黎曼流形上的对称正定矩阵变换到欧式空间上的距离与黎曼流形上的测地距离相等，根据Bregman优化算法求得马氏距离矩阵的最优解；2)固定核方法问题。通过核学习的方式；根据Bregman优化算法，进行核学习得到最优的核矩阵，使得核空间上的距离与测地距离保持一致，最终有效的解决了黎曼流形测度保持以及单一核局限性的问题。

主权项

1.一种在黎曼流形上基于测地距离保持的核学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，根据数据样本集和协方差描述子计算每个样本数据的特征协方差矩阵；步骤2，根据特征协方差矩阵计算黎曼测地距离；步骤3，采用Bregman迭代算法对黎曼测地距离定义的初始核矩阵进行学习得到最优核矩阵；步骤4，根据得到的最优核矩阵进行数据分类。