一种对图像、视频进行维数约简的方法

摘要

本发明利用人类视觉感知的时间一致性准则来解决非线性维数约简问题。时间一致性准则的基本思想是从快速变化的外界刺激中寻找变化缓慢的特征，这些特征位于在低维空间光滑流形上。因此，利用时间一致性准则研究流形学问题就成为可能。本方法的优点在于由于利用了时间结构，因此可以方便地将其应用在视频序列中。在经典的流形学数据集上的实验结果说明了方法的有效性。在MNIST库上的实验结果说明有监督的方法可以用于分类应用中。

主权项

1、一种对视频进行维数约简的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：步骤1：提取视频序列的每一帧图像x_i，i＝1，2，...，N；步骤2：将所述视频序列的每一帧图像的原始数据扩展到非线性扩展空间，i＝1，2，...，N；步骤3：计算$\Delta {\tilde{x}}_i={\tilde{x}}_{i+1}-{\tilde{x}}_i,$i＝1，2，…n-1，根据下列公式(7)$A=\Delta \tilde{x}\Delta {\tilde{x}}^T---\left(7\right)$计算协方差矩阵A，步骤4：利用广义特征向量问题求解满足公式(7)的广义特征向量，对于原始D维数据空间，保留小于等于D个最小的非零特征值对应的特征向量，从而获得低维嵌入空间中的坐标。