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申请/专利权人：长春大学
摘要：本发明公开了一种手写数字分类方法，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取带类标签的原始数据，将输入数据空间映射到希尔伯特空间，让后续的PCA降维和分类模型的构建都在希尔伯特空间中执行：计算每个类别数据的均值、样本协方差矩阵，获得集合样本的公共协方差矩阵；对公共协方差矩阵进行谱分解，得到对应的特征值和正交特征向量；选择特征值最大的k个特征所对应的特征向量，组成特征简约后的数据矩阵，使用该矩阵将原始数据映射到低维空间，获得在低维空间中的特征值和特征向量；将特征简约后的协方差矩阵的特征值替换为总体特征值的估计值，对样本协方差矩阵进行频谱校正以构成频谱校正判别分析函数，通过该函数判定新样本的类别属性。
主权项：1.一种手写数字分类方法，其特征在于，包括：采集具有类别标签的手写数字图像数据，并将手写数字图像数据映射到线性可分的希尔伯特空间中；在希尔伯特空间中，获得手写数字图像数据的总体特征值λj，所述总体特征值λj具有与其对应的总体特征向量，所述总体特征值λj用于表征与手写数字图像数据对应的总体特征向量方向上的离散程度；在希尔伯特空间内，通过主成分分析将手写数字数据投影到高方差方向，获得高方差数据；计算高方差数据的协方差矩阵，并将该协方差矩阵进行分解，获得一一对应的投影特征值lj和投影特征向量，所述投影特征值lj用于表征与投影高方差数据对应的投影特征向量方向上的离散程度；使用总体特征值λj替换投影特征值lj，对投影协方差矩阵进行频谱校正，基于频谱校正后的投影协方差矩阵构建频谱校正判别分析函数，使用频谱校正判别分析函数计算待分类的手写数字的类别属性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春大学 一种手写数字分类方法、装置、介质和设备
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