[发明专利]基于差异正则化的成对约束成分分析度量优化方法有效
| 申请号： | 201910129342.6 | 申请日： | 2019-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN110008828B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 马文锦;韩华;王春晖 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于差异正则化的成对约束成分分析度量优化方法，包括：步骤S1：用摄像头采集多张行人图片形成训练样本集，提取每张样本图片中行人目标的颜色特征，形成一个d维的特征向量x |
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| 搜索关键词： | 基于 差异 正则 成对 约束 成分 分析 度量 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于差异正则化的成对约束成分分析度量优化方法，其特征在于，包括：步骤S1：用摄像头采集多张行人图片形成训练样本集，提取每张样本图片中行人目标的颜色特征，形成一个d维的特征向量xi，最终构成一个包含N个d维特征向量的训练集，其中，N为样本图片的数目；步骤S2：对训练集中的特征向量进行降维处理；步骤S3：计算降维后的样本之间的欧氏距离，并基于各训练样本与测试样本之间的欧氏距离，将训练样本分为正样本和负样本；步骤S4：通过对目标优化函数增加差异正则化项，并基于约束条件创建优化问题；步骤S5：使用梯度下降法求解优化问题。
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