【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理技术，具体涉及一种基于独立成分分析算法的卷积神经网络。
技术介绍
卷积神经网络是获得图像表示的一种常用方法，在卷积神经网络中采用不同的特征提取算法，可以获得不同的特征。其中，主成分分析(PCA)算法假设图像中的数据满足高斯分布，通过最大化图像的二阶累积量来获得相应的图像表示，同时可以对图像数据进行降维；独立成分分析(ICA)算法假设图像中数据满足非高斯分布，通过图像的高阶累积量获得图像表示。前者在提取人脸特征时具有较大的优势，后者由于获得的图像表示是相互独立的，因此在提取纹理特征时优势较大。1、主成分分析法主成分分析法是最常用的降维方法之一，它假设图像数据满足高斯分布，通过最大化图像数据的二阶累积量来获得图像的主成分，同时可以按照成分所包含的能量大小，对获得的主成分进行筛选，从而在达到数据降维的目的的同时，进一步减少能量损失。其具体算法如下：假设输入n个m维的样本Xi,i＝1,2,...,n，其中对每个维度中的数据去均值并求Xi,i＝1,2,...,n的协方差矩阵： C = 1 n Σ j = 1 n X j X j T ]]>对C进行奇异值分解，求得C的特征值与特征向量，同时选取最大的L个特征值所对应的特征向量，从而得到图像的主成分。2、独立成分分析算法独立成分分析算法也能降低数据的维...
【技术保护点】
一种基于独立成分分析算法的卷积神经网络，其特征在于：工作流程包括：将训练图像输入基于独立成分分析算法的卷积神经网络中，得到相互独立的图像成分进而获得图像表示；然后对图像表示进行池化，获得图像的特征；最后训练分类器并对测试图像进行分类；具体包括以下步骤：(1)将图像数据库的N幅图像用于训练图像，剩下的M幅图像用作测试图像，对训练图像进行预处理，将获得的最大的L1个特征值所对应的特征向量Vl作为图像的主成分；(2)提取相互独立的图像成分Rl；(3)对图像表示进行池化，获得原始输入图像的特征向量fitrain；(4)训练与测试分类器；其中，l＝1,2,...,L1，i＝1,…,N，每一幅训练图像与测试图像的大小均为m×n，m和n均大于零，N表示训练图像库中图像的总数目。
【技术特征摘要】
1.一种基于独立成分分析算法的卷积神经网络，其特征在于：工作流程包括：将训练图像输入基于独立成分分析算法的卷积神经网络中，得到相互独立的图像成分进而获得图像表示；然后对图像表示进行池化，获得图像的特征；最后训练分类器并对测试图像进行分类；具体包括以下步骤：(1)将图像数据库的N幅图像用于训练图像，剩下的M幅图像用作测试图像，对训练图像进行预处理，将获得的最大的L1个特征值所对应的特征向量Vl作为图像的主成分；(2)提取相互独立的图像成分Rl；(3)对图像表示进行池化，获得原始输入图像的特征向量fitrain；(4)训练与测试分类器；其中，l＝1,2,...,L1，i＝1,…,N，每一幅训练图像与测试图像的大小均为m×n，m和n均大于零，N表示训练图像库中图像的总数目。2.根据权利要求1所述的基于独立成分分析算法的卷积神经网络，其特征在于：所述步骤(1)中，对训练图像进行预处理的具体过程为：(1-1)用一个大小为k1×k2的滑块遍历每一幅训练图像并将滑块去均值后向量化，得到一个k1k2×mn的矩阵其中k1,k2分别为介于1到m、1到n的奇数；(1-2)求的协方差矩阵Ci，其中Ci为大小为k1k2×k1k2的矩阵；(1-3)将Ci相加，得到协方差矩阵之和C；(1-4)对C进行特征值分解，获得相应的特征值与特征向量，并选取最大的L1个特征值所对应的特征向量Vl作为图像的主成分，其中0<L1≤mn；其中，i＝1,2,...,N。3.根据权利要求1所述的基于独立成分分析算法的卷积神经网络，其特征在于：所述步骤(2)中，提取相互独立的图像成分具体过程为：(2-1)对Vl进行白化处理，得到Wl，其中W中的向量相互独立；(2-2)运行独立成分分析算法，获...
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