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申请/专利权人：长春大学
摘要：本发明公开了一种图片特征提取方法、装置、设备和介质，涉及图像分类技术领域。包括以下步骤：获取带标签的2D图片数据；确定2D图片数据的类内散布矩阵和类间散布矩阵；对2D图片数据的类内散布矩阵进行频谱修正和正则化；构建转换矩阵，利用转换矩阵对2D图片数据样本进行降维处理，以对2D图片特征进行提取。该方法在图片数据总体协方差矩阵的结构上引入了Spiked模型，同时将图片数据类内散布矩阵的特征值替换为总体协方差矩阵的特征值，并对图片数据的类内散布矩阵结构进行频谱修正和正则化，使其更完整地保留了总体协方差矩阵的结构信息，将估计误差控制在更小的范围内，从而达到在2D场景高维情况下更高的识别效果。
主权项：1.一种图片特征提取方法，其特征在于，包括：获取带标签的2D图片数据样本，所述2D图片数据样本的总体协方差矩阵Σ具有Spiked结构；确定2D图片数据各样本的类内散布矩阵Sw和各样本的类间散布矩阵Sb，以及2D图片数据类内散布矩阵Sw中各样本的特征值λ和特征向量u；用2D图片数据的总体协方差矩阵∑的样本特征值l替换图片数据类内散布矩阵Sw的样本特征值λ，并对2D图片数据样本的类内散布矩阵Sw结构进行频谱修正和正则化以使其具有Spiked结构，并用正则化后的类内散布矩阵替换原2D图片数据的类内散布矩阵Sw，记新的类内散布矩阵为构建转换矩阵W，利用转换矩阵W对2D图片数据样本进行降维处理，提取2D图片样本特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春大学 一种图片特征提取方法、系统、设备和介质
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