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基于SRC‑DP与LDA相结合的图像特征提取方法

3232018/08/09
咨询专利 发布专利
基本信息
  • 专利类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 专利持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于SRC‑DP与LDA相结合的图像特征提取方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于SRC‑DP与LDA相结合的图像特征提取方法，主要解决现有特征提取方法因为仅考虑重构关系或判别关系，导致无法更加准确描述样本信息从而使得图片分类结果不理想的问题。其实现步骤是：1.输入训练样本，计算样本的类内、类间离散度矩阵，初始化投影矩阵，2.对训练样本进行投影，并依次求解投影样本的稀疏表示系数；3.分别计算投影样本的类内、类间重构离散度矩阵；4.构造目标函数求解新的投影矩阵；5.对步骤2‑4进行迭代，直至循环次数大于给定初始值，输出最终投影矩阵。本发明增强了图像分类的准确性，提高了分类识别率,可用于警务系统中人物身份的判别或影像拍摄中物体的查找。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/27
  • 委托机构 西安电子科技大学
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