【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本文所揭示的系统和方法大体上涉及用于多种不同形式的物理传感器数据的较高效数据分类。
技术介绍
现代计算机系统越来越依靠用于数据集的快速训练以及准确识别和分类的数据处理技术。这些数据集可为稀疏的且过度约束的。举例来说，无线电通信接收器可仅接收包括具有许多维数的数据的少数消息。此情形被称为“过度约束”，因为系统必须仅基于少数非常复杂的样本来推断一般特性。尽管有此困难，但接收器必须对消息模式进行分类，以准确地区分来自可信消息的错误。可使用各种工具来将数据再形成为较服从分析和数据分类的形式。费歇尔(Fisher)的线性判别式分析(LDA)是一种用于区分数据集内的数据的类别的方法。传统上，可在统计和模式辨识中使用LDA来在分类之前将高维观察从两个或两个以上类别线性地投影到低维特征空间上。通过将数据投影到较低维特征空间上，可比在较高维空间上尝试分类的情况下容易地分类传入数据。此外，在较低维特征空间中操作可促进比原始空间中高效的分类。费歇尔方法的发展附图说明图1描绘两个数据分类器IOla和101b。属于这些分类器内的数据可包括音频数据、视频数据、图像数据或可对其执行分类的任何数据集。所述分类器可从馈入到系统中的多个“训练”数据点(即，具有已经提供的对应分类的数据)产生。新的数据点(即，“测试”或“现场”数据点，其值属于分类器IOla内)将被分类为对应于分类器201a的类型的数据。类似地，值属于分类器IOlb内的新数据点将被分类为对应于分类器IOlb的类型的数据。此处，为了便于阐释，所述数据仅包括两个维度102a、102b，但将容易认识到，可以更加多的维度规律地表示数据...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2010.11.18 US 61/415,228;2011.10.17 US 13/275,2481.一种在电子装置上实施的用于产生物理传感器数据分类器的方法，所述方法包括: 接收多个物理传感器数据； 基于所述物理传感器数据使用搜索算法识别投影向量，所述搜索算法包括度量函数，其中识别投影向量包括使用稀疏矩阵变换计算与所述度量函数相关联的一个或一个以上本征值；以及 通过在所述投影向量上投影所述物理传感器数据的至少一部分而产生物理传感器数据分类器。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述物理传感器数据包括面部图像数据、语音音频数据、无线通信信号或激光测距仪数据中的一者。3.根据权利要求1所述的方法，其中用迭代法计算所述搜索算法。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述度量函数包括费歇尔判别式。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述搜索算法包括双射搜索。6.一种移动电子装置，其包括: 存储器，所述存储器经配置以存储包括物理传感器数据的数据集； 处理器，其经配置以: 接收多个物理传感器数据； 基于所述物理传感器数据使用搜索算法识别投影向量，所述搜索算法包括度量函数，其中识别投影向量包括使用稀疏矩阵变换计算与所述度量函数相关联的一个或一个以上本征值；且 通过在所述投影向量上投影所述物理传感器数据的至少一部分而产生物理传感器数据分类器。7.根据权利要求6所述的移动电子装置，其中所述物理传感器数据包括面部图像数据、语音音频数据、无线通信信号或激光测距仪数据中的一者。8.根据权利要求6所述的移动电子装置，其中所述搜索算法用迭代法计算。9.根据权利要求6所述的移动电子装置，其中所述度量函数包括费歇尔判别式。10.根据权利要求6所述的移动电子装置，其中所述搜索算法包括双射搜索。11.一种非瞬...
【专利技术属性】
技术研发人员：哈西卜·艾哈迈德·西迪基，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：
国别省市：
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