| 主权项 |
一种基于投影残差的分类方法，该分类方法包括如下步骤：步骤一、改变测试样本中每个物体k的图像集合I<sub>k</sub>，使所述图像集合I<sub>k</sub>成为互相正交的、低维的特征图像空间FI<sub>k</sub>；步骤二、提取所述每个互相正交的、低维特征图像空间FI<sub>k</sub>的主成分V<sub>k,j</sub>；步骤三、计算待测试图像x的映射<img file="FDA0000558770450000011.GIF" wi="100" he="66" />到所述每个特征图像空间FI<sub>k</sub>的投影残差，所述计算投影残差的方法如下：(1)使用高斯核函数的特征映射<img file="FDA0000558770450000012.GIF" wi="51" he="61" />将待测试图像x映射为<img file="FDA0000558770450000013.GIF" wi="141" he="81" />(2)向所述每个特征图像空间FI<sub>k</sub>的主成分V<sub>k,j</sub>进行投射<img file="FDA0000558770450000014.GIF" wi="927" he="132" />β<sub>k,j</sub>为向每个特征图像空间FI<sub>k</sub>的主成分V<sub>k,j</sub>进行投射的结果；其特征在于：该分类方法还包括如下步骤：(3)计算<img file="FDA0000558770450000015.GIF" wi="110" he="66" />在每个特征图像空间FI<sub>k</sub>的投影：<img file="FDA0000558770450000016.GIF" wi="1125" he="135" />其中<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>γ</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><munder><mi>Σ</mi><mi>j</mi></munder><msub><mi>α</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mi>β</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000558770450000017.GIF" wi="381" he="132" /></maths>(4)计算<img file="FDA0000558770450000018.GIF" wi="110" he="66" />在每个特征图像空间FI<sub>k</sub>的投影残差：<img file="FDA0000558770450000019.GIF" wi="1692" he="132" />步骤四、判断<img file="FDA00005587704500000111.GIF" wi="105" he="60" />在某个物体的特征图像空间的投影残差最小，所述待测试图像x即为该投影残差最小的物体的图像。 |
