一种高识别度的红外光谱特征提取与匹配方法

摘要

本发明公开了一种高识别度的红外光谱特征提取与匹配方法，首先读取光谱样本库，通过豪斯霍尔德变换方法和QR迭代算法获取样本库的最优特征子空间，将光谱的测试数据和光谱样本库中所有光谱数据分别在最优特征子空间进行投影；计算投影后向量的欧几里得距离值，获取光谱测试数据与光谱样本库中光谱数据的相似度，如果出现相似度相等的情况，则对欧几里得距离法所求的相似度相等的光谱再进行向量空间余弦相似性度量，重新计算相似度，最终检索出光谱样本库中与光谱测试数据最相近的光谱。它具有既能保证快速的冗余删减，又能保留内部成员的相互关联，同时还能进行准确的物质识别的优点。

主权项

一种高识别度的红外光谱特征提取与匹配方法，其特征是，首先读取光谱样本库，通过豪斯霍尔德变换方法和QR迭代算法获取样本库的最优特征子空间，将光谱的测试数据和光谱样本库中所有光谱数据分别在最优特征子空间进行投影；计算投影后向量的欧几里得距离值，获取光谱测试数据与光谱样本库中光谱数据的相似度，如果出现相似度相等的情况，则对欧几里得距离法所求的相似度相等的光谱再进行向量空间余弦相似性度量，重新计算相似度，最终检索出光谱样本库中与光谱测试数据最相近的光谱。