超复数矩特征鉴别能量分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种超复数矩特征鉴别能量分析方法及系统，包括：使用超复数编码不同颜色分量或者不同模态的图像；提取超复数矩特征；根据超复数矩特征，计算不同个体的类间散度矩阵、相同个体的类内散度矩阵；并根据所述类间散度矩阵、类内散度矩阵，获取所述训练集的离散率；按照离散率的排序选取对识别/认证有益的前N个超复数矩特征；以所述识别/认证有益的超复数矩特征作为特征向量，对测试集进行识别/认证。本发明专利技术可以有效地提高识别精度，而且在一定强度噪声下，鉴别性超复数矩特征表现出较好的鲁棒性。

Energy analysis method and system of super complex moment feature identification

The invention discloses a super complex moment characteristic differential energy analysis method and system, including: the use of ultra complex encoding different colors or different modes of image extraction; hypercomplex moment features; based on hypercomplex moment features, calculation of different individuals between class scatter matrix, the same individual within class scatter matrix; and according to the the between class scatter matrix and within class scatter matrix, discrete rate obtained by the training set; according to the discrete rate selection of the first N sort of super complex moment feature identification / authentication useful; the identification / authentication useful super complex moment features as feature vector, recognition of testing / certification set. The invention can effectively improve the recognition accuracy and show good robustness under the certain intensity noise.

【技术实现步骤摘要】
超复数矩特征鉴别能量分析方法及系统
本专利技术涉及识别
，特别涉及一种超复数矩特征鉴别能量分析方法及系统。
技术介绍
矩函数和矩不变量可以表征图像的几何特性，作为一种有效地特征描述广泛应用于计算机视觉和目标识别等领域。自Hu矩被引入图像处理和分析以来，各种矩函数引起了学者的广泛关注。其中，Fourier-Mellin矩、旋转矩、复数矩等一些非正交矩虽然计算简单，但是存在一定程度的信息冗余。于是，Zernike矩、pseudo-Zernike矩、正交Fourier-Mellin矩、Bessel-Fourier矩等一些正交矩相继被提出。图像正交矩包括连续正交矩和离散正交矩。而对于数字图像，在计算连续正交矩时需要将积分转换为离散求和，从而导致离散化的误差。为此，Tchebichef矩、Krawtchouk矩、Dual-Hahn矩和Racah矩等一些离散矩被引入图像分析和模式识别领域。相对于灰度图像，颜色可以提供丰富的信息。对此在进行图像识别时，在彩色图像提取矩特征这个步骤中，通常需要将彩色图像进行灰度化预处理或者对每个通道图像分别提取传统的矩特征。为了克服以上方法的不足，一些学者提出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种超复数矩特征鉴别能量分析方法，其特征在于，包括：使用超复数编码不同颜色分量或者不同模态的图像；提取超复数矩特征；根据超复数矩特征，计算不同个体的类间散度矩阵、相同个体的类内散度矩阵；并根据所述类间散度矩阵、类内散度矩阵，获取所述训练集的离散率；根据离散率的大小排序，选取对识别/认证有益的前N个超复数矩特征；以所述识别/认证有益的超复数矩特征作为特征向量，对测试集进行识别/认证。

【技术特征摘要】
1.一种超复数矩特征鉴别能量分析方法，其特征在于，包括：使用超复数编码不同颜色分量或者不同模态的图像；提取超复数矩特征；根据超复数矩特征，计算不同个体的类间散度矩阵、相同个体的类内散度矩阵；并根据所述类间散度矩阵、类内散度矩阵，获取所述训练集的离散率；根据离散率的大小排序，选取对识别/认证有益的前N个超复数矩特征；以所述识别/认证有益的超复数矩特征作为特征向量，对测试集进行识别/认证。2.根据权利要求1所述的超复数矩特征鉴别能量分析方法，其特征在于，所述不同颜色分量的图像是包括红、绿、蓝三种颜色分量的图像。3.根据权利要求1所述的超复数矩特征鉴别能量分析方法，其特征在于，所述根据类间散度矩阵、类内散度矩阵，获取训练集的离散率具体为：根据类间散度矩阵、类内散度矩阵，利用如下公式计算获取训练集的离散率，所述公式为：4.根据权利要求1所述的超复数矩特征鉴别能量分析方法，其特征在于，所述矩特征包括四元数非正交矩和四元数正交矩。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵珠宏，尚媛园，周修庄，付小雁，丁辉，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：北京,11