图像维数的约简方法、系统、应用及可读存储介质、系统及可读存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种图像维数的约简方法、系统、应用及可读存储介质，所述约简方法包括以下步骤：S1：获取图像数据并进行两组特征提取，获取第一特征集和第二特征集；S2：进行特征抽取处理，获取第三特征集和第四特征集；S3：进行合并处理，获取第五特征集；S4：计算第五特征集中特征的费希尔得分；S5：按照费希尔得分进行降序排列，获得第六特征集；S6：将第六特征集作为约简方法选取的最终特征集，第六特征集中的特征顺序作为最终特征集的顺序；S7：对最终特征集进行多组验证，将每组验证的平均值作为验证结果，本发明专利技术不但能够在维数约简的效果上有一定的提升，还具有一定的应用价值，可以应用到无人机图像分类领域中。到无人机图像分类领域中。到无人机图像分类领域中。

【技术实现步骤摘要】
图像维数的约简方法、系统、应用及可读存储介质、系统及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及机器学习和计算机视觉
，尤其涉及一种图像维数的约简方法、系统、应用及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，如图像处理和文本分类等领域的数据大幅度增加，需要进行维数约简。特征抽取和特征选择是维数约简的两种重要方式，特征抽取是将原始特征集通过变换映射到低维空间中，将变换后的特征作为最终特征；特征选择是利用度量标准对特征进行度量，从原始特征集中选取一个性能较优的最终特征集作为最终特征。PCA是一种常见的特征抽取算法，费希尔得分是特征选择算法常用的一种度量标准。本专利技术提出一种基于PCA和费希尔得分的无人机图像维数约简算法。
[0003]为叙述方便，只简要分析基于PCA的维数约简。针对基于PCA的维数约简，人们主要从以下两个方面展开研究：一种是仅利用PCA进行维数约简；一种是利用PCA与其他度量标准进行维数约简。现有技术中对第二种情况的维数约简进行研究的内容较少，且应用到无人机图像中的相关技术也并未存在。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像维数的约简方法，其特征在于，所述约简方法包括以下步骤：S1：获取图像数据并进行两组特征提取，获取第一特征集和第二特征集；S2：对第一特征集和第二特征集中的全部特征进行特征抽取处理，获取第三特征集和第四特征集；S3：将第三特征集和第四特征集进行合并处理，获取第五特征集；S4：计算第五特征集中特征的费希尔得分；S5：将第五特征集中特征按照S4中费希尔得分进行降序排列，获得第六特征集；S6：将第六特征集作为约简方法选取的最终特征集，第六特征集中的特征顺序作为约简方法选取的最终特征集中特征选择的顺序；S7：对最终特征集进行多组验证，将每组验证的平均值作为验证结果。2.根据权利要求1所述的约简方法，其特征在于，所述S1中两组特征提取分别为进行HOG特征提取和LBP特征提取。3.根据权利要求2所述的约简方法，其特征在于，所述S1中HOG特征提取的HOG特征数为2124。4.根据权利要求2所述的约简方法，其特征在于，所述S1中LBP特征提取的LBP特征数为1296。5.根据权利要求1所述的约简方法，其特征在于，所述S2中特征抽取处理为PCA处理变换。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：顾翔元，王家星，余杭，陈广辉，李博，胡伟，
申请(专利权)人：航天时代飞鸿技术有限公司，
类型：发明
国别省市：