基于散度分析的模拟图像信号特征选择

摘要

在对模拟图像信号进行特征选择的过程中,容易出现各类别与模拟图像信号特征之间的关系考察不充分的情况,导致传统的基于优化蚁群算法的模拟图像信号特征选择方法,由于只在整个类标签集的角度上进行特征选择,无法有效实现模拟图像信号特征的选择,提出一种基于散度分析的模拟图像信号选择方法,建立特征选择问题的数学模型,依据Fisher准则的分类思想,将散度差作为模拟图像信号特征选择的准则,获取一种基于散度差的模拟图像信号特征分类选择方法,将加权矩阵散度差的迹看作是投影鉴别规则,通过获取一组最优投影方向,使得各种类别的原始向量经投影后可最大程度的被分离,对模拟图像信号特征值对应的特征向量进行标准正交化操作,从而实现模拟图像信号的特征选择.仿真实验结果表明,所提方法具有很高的准确性.