一种未知目标判别中的样本分布结构图特征提取方法
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摘要
本发明属于目标识别技术领域，具体的说是涉及一种未知目标判别中的样本分布结构图特征提取方法。本发明首先分析训练数据集中的样本分布结构，利用最近邻规则，构建一个样本分布结构图，通过采用拉普拉斯二次型矩阵的奇异分解，建立投影子空间进行样本分布结构图特征提取，实现对未知目标的判别。由于采用最近邻的分布结构，在非高斯分布的情况下，仍然能够获得高的判别性能。
基本信息
专利标题 ：
一种未知目标判别中的样本分布结构图特征提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113191447A
申请号 ：
CN202110533137.3
公开（公告）日 ：
2021-07-30
申请日 ：
2021-05-17
授权号 ：
CN113191447B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
周代英沈晓峰廖阔张瑛冯健
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新西区西源大道2006号
代理机构 ：
成都点睛专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
孙一峰
优先权 ：
CN202110533137.3
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
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
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2021-08-17 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20210517
申请日 : 20210517
2021-07-30 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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