一种基于零空间LDA的语义空间监督学习的图像分类方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201710586578.3 

申 请 日：20170718 

发 明 人：田晋宇张霞张太平尚赵伟唐远炎 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号 

公 开 日：20171124 

公 开 号：CN107392243A 

代 理 人：赵荣之 

代理机构：北京同恒源知识产权代理有限公司11275 

摘　　要：本发明涉及一种基于零空间LDA的语义空间监督学习的图像分类方法，属于属于图像分类领域。该方法包括以下步骤：采集图像数据库Z样本，在数据Z的原始表示上，求出组内散度矩阵、组间散度矩阵，以及全散度矩阵；对全散度矩阵St做特征值分解；当终止条件||YQ(k+1)?X(k+1)||F≤ε成立时终止迭代，否则k←k+1；得到样本语义空间结构向量X，将样本Z投影至语义空间得到语义表示将KNN分类器应用于语义空间表示上得到标签L。本发明解决了传统LDA算法无法有效的解决由样本维数大于样本个数而引起的小样本问题，相较于DLDA、PCA+LDA以及SRC算法在分类精度上有着不小的提升。??全部 

主 权 项： 

关 键 词： 

法律状态： 

IPC专利分类号：G06K9/62(2006.01)I