基于拒识的随机子空间的ECOC编码分类方法

摘要

本发明公开了一种基于拒识的随机子空间的ECOC编码分类方法，包括以下步骤：（1）利用ECOC对待分类目标的形状特征进行编码，为每一类待分类目标集合构建一组编码，在每一个编码位上通过随机子空间和支持向量机（SVM）构建若干个SVM分类器；（2）使用ECOC编码方法在每一个编码位中构建若干个SVM分类器的集成分类器，在集成分类器外部设置外部拒绝分类机制，所述集成分类器中基本分类器的分类结果经投票的方法进行决策融合，如果最终结果无法判定该编码位分类目标，通过外部拒绝分类机制予以拒绝分类；按照检测样本与编码矩阵的汉明距离或欧式距离来判断所属分类类别。实验表明，在合理的拒分率范围内，此设计体系可显著提高车型分类的可靠性和准确率。

主权项

一种基于拒识的随机子空间的ECOC编码分类方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：（1）获取待分类目标的形状特征；利用ECOC对待分类目标的形状特征进行编码，为每一类待分类目标集合构建一组编码，在每一个编码位上通过随机子空间和支持向量机（SVM）构建若干个SVM分类器；所述SVM分类器设置内部拒绝分类机制对基本分类器无法分类的待分类目标予以拒绝分类；（2）使用ECOC编码方法在每一个编码位中构建若干个SVM分类器的集成分类器，在集成分类器外部设置外部拒绝分类机制，所述集成分类器中基本分类器的分类结果经投票(majority voting)的方法进行决策融合，如果最终结果无法判定该编码位分类目标，通过外部拒绝分类机制予以拒绝分类；按照检测样本与编码矩阵的汉明距离或欧式距离来判断所属分类类别。