[发明专利]一种图像降维方法

权利要求书

1.一种图像降维方法，其特征在于，包括：

获取样本图像的图像空间；

获取降维处理的目标函数；

采用正交局部投影的方法求解目标函数，得到投影矩阵；所述目标函数具体为：

其中，S_b表示类间散度矩阵，S_w表示类内散度矩阵，w_k表示最大特征值对应的特征向量，k表示降维之后的维度，表示w_k的转置矩阵；

将待识别的图像通过投影矩阵投影到图像子空间；

采用分类器对投影到图像子空间的待识别图像进行识别。

2.根据权利要求1所述的一种图像降维方法，其特征在于，所述获取样本图像的图像空间具体为：

将所述图像样本转换成样本矩阵所述样本矩阵即为图像空间；n代表样本个数；其相应的标签为x_i表示第i个样本，m表示样本数，c_j表示第j个类别，n_c代表的是类别的个数。

3.根据权利要求1所述的一种图像降维方法，其特征在于，所述采用正交局部投影的方法求解目标函数具体为：

使得采用拉格朗日乘子法得到：

将采用拉格朗日乘子法得到公式求偏导并经过变换得到关于特征向量的求解公式：

则w_k是的最大特征值对应的特征向量；

根据特征向量得到对应的投影矩阵；

其中β和δ表示拉格朗日乘子，W^k-1为特征向量矩阵，I代表单位向量。

4.根据权利要求1所述的一种图像降维方法，其特征在于，所述将待识别的图像通过投影矩阵投影到图像子空间具体为：

在求解出投影矩阵W后，通过公式Y＝W^TX,将待识别的图像投影到子空间；其中，X代表待识别的图像，Y代表投影到图像子空间后图像。

5.根据权利要求1所述的一种图像降维方法，其特征在于，所述采用分类器对投影到图像子空间的待识别图像进行识别具体为：

将投影到图像子空间的待识别图像输入到分类器中，得到分类结果。

6.一种图像降维装置，其特征在于，包括：

样本获取单元，所述样本获取单元用于获取样本图像的图像空间；

降维处理单元，所述降维处理单元用于获取降维处理的目标函数；

采用正交局部投影的方法求解目标函数，得到投影矩阵；所述目标函数具体为：

其中，S_b表示类间散度矩阵，S_w表示类内散度矩阵，w_k表示最大特征值对应的特征向量，k表示降维之后的维度，表示w_k的转置矩阵；

投影单元，所述投影单元用于将待识别的图像通过投影矩阵投影到图像子空间；

识别单元，所述识别单元采用分类器对投影到图像子空间的待识别图像进行识别。

7.一种图像降维设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的一种图像降维方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-5任一项所述的一种图像降维方法。