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一种基于广义均值典型相关分析的图像识别方法

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本发明公开了一种基于广义均值的鲁棒典型相关分析算法，主要解决基于欧氏距离的传统典型相关分析算法对野值点非鲁棒的问题，以及高维小样本引起样本协方差奇异问题。实现过程为：(1)输入必要的参数，并且对训练样本进行中心化处理；(2)求解传统典型相关分析的两组投影集；(3)基于广义均值重构模型的目标优化函数，以抑制野值点对目标函数的影响；(4)用线性迭代方法求解目标函数，其中使用传统典型相关分析的两组投影集进行初始化；(5)将求得基于广义均值的典型相关分析的两组投影集用于样本的特征抽取和降维。在多特征手写体数据库(MFD)、人脸数据库(ORL)和对象图像数据库(COIL‑20)上的实验结果验证了该算法的有效性。

著录项

公开/公告号CN106022373B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-04-23

原文格式PDF
申请/专利权人江南大学;
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申请/专利号CN201610331173.0
发明设计人葛洪伟;顾高升;李莉;朱嘉钢;
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申请日2016-05-18
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构32227 无锡盛阳专利商标事务所(普通合伙);
代理人顾吉云;郭金玉
地址 214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号
入库时间 2022-08-23 10:30:09

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-04-23

授权

授权
2016-11-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160518

实质审查的生效
2016-11-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20160518

实质审查的生效
2016-10-12

公开

公开
2016-10-12

公开

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