基于保内积降维技术的模式识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201310276362.9
IPC分类号：G06K9/46
申请日期：
2013-07-03
申请人：
北京大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于保内积降维技术的模式识别方法
申请号	CN201310276362.9	申请日期	2013-07-03
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2013-09-18	公开/公告号	CN103310216A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/46 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕 G06K9/46 图像特征或特性的抽取〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	北京大学	申请人地址	北京市海淀区颐和园路5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京大学	当前权利人	北京大学
发明人	林通;戚峰;查红彬
代理机构	北京万象新悦知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	朱红涛

摘要

本发明公布了一种基于保内积降维技术的模式识别方法，所述模式识别方法采用如下步骤进行降维：首先在坐标逼近的思想下建立保持局部内积的误差函数模型；然后利用矩阵向量形式的转换求解出局部的最优保内积低维坐标；在使用特征值分解求得初值后，对目标函数进行多变量迭代求解；分别使用二次函数极值求解，正交强迫分解，最小二乘等方法逐步求解迭代问题，并得到最终低维坐标。本发明对降维问题提出了新的方法，可以应用于流形学习并能取得较好的效果，并在真实数据集上的分类效果能达到与现有流形方法相媲美的效果。

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