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公开(公告)号：CN111553417B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010348760.7
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法及系统。该方法包括：获取样本图像；将样本图像切割为样本向量，对各样本向量进行L2范数归一化处理，得到处理后的样本向量xi；确定第一相似性矩阵Sij；根据确定第二相似性矩阵S'ij，其中，W为投影矩阵，Bij为弹性矩阵；根据(X(L+λL')XT)V＝λ(XDXT)V求解矩阵V和特征值λ；提取矩阵V中与相对大的前v个特征值相对应的特征向量构成投影矩阵；跳转至确定第二相似矩阵确定步骤，直至满足迭代条件，将最后得到的投影矩阵记为目标投影矩阵；采用目标投影矩阵对待降维图像进行降维处理。本发明提供的图像数据降维方法及系统同时考虑了数据的相似性和差异性。
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公开(公告)号：CN111553417A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010348760.7
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于判别正则化局部保留投影的图像数据降维方法及系统。该方法包括：获取样本图像；将样本图像切割为样本向量，对各样本向量进行L2范数归一化处理，得到处理后的样本向量xi；确定第一相似性矩阵Sij；根据确定第二相似性矩阵S'ij，其中，W为投影矩阵，Bij为弹性矩阵；根据(X(L+λL')XT)V＝λ(XDXT)V求解矩阵V和特征值λ；提取矩阵V中与相对大的前v个特征值相对应的特征向量构成投影矩阵；跳转至确定第二相似矩阵确定步骤，直至满足迭代条件，将最后得到的投影矩阵记为目标投影矩阵；采用目标投影矩阵对待降维图像进行降维处理。本发明提供的图像数据降维方法及系统同时考虑了数据的相似性和差异性。
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