模式识别装置和方法

摘要

本发明提供一种模式识别装置和方法。该模式识别装置采用半监督学机制，分析模式对象样本的结构特性，并在核空间内对模式对象样本进行线性嵌入分析，从而实现分类和排序的目的。特别的是，该模式识别装置采用局部线性嵌入机制来估计模式对象样本的流型结构，即：对任何一个模式对象样本，都用它的近邻对象样本的线性组合来进行重构，即线性嵌入。而所有对象样本的重构系数组合在一起就能较好地表达整个输入对象样本的流型结构。本发明在核空间中对模式对象样本进行重构、嵌入，从而，更好地反映了数据集的结构特征。

主权项

一种模式识别装置，该模式识别装置利用半监督学习机制来对输入的模式对象样本进行识别，其中所述模式对象样本包括标注样本和未标注样本，并以数字化特征表示，所述标注样本包括模式对象的数字化特征以及相应的目标值，所述模式识别装置包括：非欧空间内核构建部，其根据所有输入的模式对象样本的k近邻矩阵来构建非欧空间内核矩阵，该非欧空间适于构造模式对象的流型结构；核空间内局部线性嵌入部，其根据所述非欧空间内核构建部构建出的非欧空间内核矩阵，对模式对象样本进行局部线性嵌入，以生成模式对象样本的重构系数矩阵；其中，在所述非欧空间内核矩阵中计算所有输入的模式对象样本两两之间的距离；根据计算获得的距离，对每一个输入的模式对象样本，找出与该输入的模式对象样本距离最近的M个对象样本；利用每一个输入的模式对象样本的近邻对象来线性近似该输入的模式对象样本，以获得每一个输入对象样本的重构系数；对获得重构系数进行归一化，以生成模式对象样本的重构系数矩阵；以及正则化部，其根据所述核空间内局部线性嵌入部生成的重构系数矩阵和所述标注样本的目标值，来为所有输入的模式对象样本生成评测值。