[发明专利]一种基于实用鲁棒PCA的图像表示方法有效
| 申请号： | 202010131554.0 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111340120B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 业巧林;黄捧 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京思拓知识产权代理事务所(普通合伙) 32288 | 代理人： | 苗建 |
| 地址： | 210037 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于实用鲁棒PCA的图像表示方法，属于模式识别领域。方法包括以下步骤：读取图像数据集，根据像素值建立样本矩阵；将样本矩阵输入预先构建的目标模型，所述目标模型为基于鲁棒重建误差最小化和鲁棒数据差最大化的联合学习模型，其依据转换矩阵W将数据投影到低维子空间，并利用恢复矩阵W来恢复数据，并以L2,p范数作为距离度量；通过基于PCA技术的迭代算法对目标模型进行求解，得到转换矩阵W；根据转换矩阵W完成图像重建。本发明建立了原空间和转换空间特征的联系，且利用L2,p范数距离度量削弱对异常值的敏感性，很好地提高了PCA的鲁棒性。此外本发明设计了新的迭代算法去优化基于L2,p范数的极小化问题，算法具有较好的收敛性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 实用 pca 图像 表示 方法 | ||
【主权项】：
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