项目简介
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。
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