一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法
专利汇可以提供一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组数据点，构建其权重矩阵及对应的拉普拉斯矩阵。2)随机初始化特征提取矩阵与重建系数矩阵， 迭代 更新特征提取矩阵与重建系数矩阵，得到最终收敛的特征提取矩阵作为特征提取的依据。相比于一般的项目推荐解决方案，本发明使用了图像正则化与数据重建相结合的方法，则能够提取出更有效的数据特征。本发明在数据特征提取问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。，下面是一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法专利的具体信息内容。
1.一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法，其特征在于包括如下步骤：
1)针对于一组数据点，构建其权重矩阵及对应的拉普拉斯矩阵；
2)随机初始化重建系数矩阵与特征提取矩阵，之后进行迭代，在每次迭代过程中，先固定重建系数矩阵，来更新特征提取矩阵，再固定特征提取矩阵，更新重建系数矩阵；循环迭代更新至特征提取矩阵收敛之后，返回最终的特征提取矩阵；
3)利用步骤2)学习得到的特征提取矩阵来对于原始数据点进行特征提取。
2.根据权利要求1所述利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法，其特征在于所述的步骤1)具体步骤为:
针对于一组数据点构成的数据点矩阵X＝(x1,...,xm)，其中m为数据点的个数，任意一点的表达xi∈Rn，为一个n维向量；针对于这组数据点，其原始特征矩阵F＝(f1,...,fn)＝XT，F为数据点矩阵X的转置矩阵；针对于此组数据点中的每一个点xi，找到其距离最近的一个点xj，并在xi与xj之间建立连线，按照此方法构建描述数据点之间关系的图；对于图中的点，构建权重矩阵W∈Rm*m，其中若xi与xj两点之间存在连线，则wij＝1，否则wij＝0；构建对角矩阵D∈Rm*m，其中，Dii＝∑jWij，构建拉普拉斯矩阵L＝D-W。
3.根据权利要求1所述利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法，其特征在于所述的步骤2)具体步骤为:
2.1)随机初始化重建系数矩阵A0∈Rn*n，特征提取矩阵Λ0∈Rn*n，初始化 激活空集合S，其中向量θ中第p个维度的取值θp∈{-1,0,1}代表向量λ中第p个维度的取值λp的符号；
2.2)循环迭代，首先固定重建系数矩阵，更新特征提取矩阵；
2.3)固定特征提取矩阵，更新重建系数矩阵；
2.4)循环更新特征提取矩阵与重建系数矩阵直至特征提取矩阵收敛。
4.根据权利要求2所述利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法，，其特征在于所述的步骤2.2)具体步骤为:
2.2.1)寻找 其中
Ypp∈Y＝XLXT
β为提前定义好的关于数据重建项与图像正则化项之间的权衡参数，L与X为步骤1)中确定的矩阵，apk∈A，aik∈A，A为本步骤随机初始化得到的矩阵A0；若 则令θp＝-1，S＝S∪{λp}；若 则令θp＝1，S＝S∪{λp}；对于其余求得的 情
况，则不对于λp进行更新；
2.2.2)得到θp之后，按照如下公式更新特征提取矩阵Λ：
其中，m和n与步骤1中的m和n相同，α为关于数据重建项与第一范式项之间的平衡参数，则令 按照如下公式得到λp的更新值：
在λ与更新后的λnew之间进行离散线搜索：检查λnew处的目标值及所有符号改变的点，将λ更新为有最低目标值的点，从S中移除没有对应参数的λ并更新θ＝sign(λ)；
2.2.3)检查是否满足 如果不满足则重新执行步骤2.2.2)，如果
满足则检查是否满足 如果不满足则重新执行步骤2.2.1)与步骤2.2.2)，如果满足则返回特征提取矩阵Λ。
5.根据权利要求2所述利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法，，其特征在于所述的步骤2.3)具体步骤为:
针对于更新后的特征提取矩阵Λ与数据点矩阵X，按照如下公式更新重建系数矩阵A：
A＝XXTΛ(ΛXXTΛ)-1。
6.根据权利要求2所述利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法，，其特征在于所述的步骤2.4)具体步骤为:
循环执行步骤2.2)、步骤2.3)，依次迭代更新特征提取矩阵Λ与重建系数矩阵A，直至第k次更新后的特征提取矩阵Λk与第k次更新前的特征提取矩阵Λk-1满足||Λk-Λk-1||F＜ε，其中ε为提前定义好的参数，返回特征提取矩阵Λk作为最终的特征提取矩阵。
一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法
技术领域
背景技术
发明内容
情况，则不对于λp进行更新。
具体实施方式
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