基于微分幾何方法的動態(tài)紋理分析.pdf

1、動態(tài)紋理是指具有穩(wěn)態(tài)特征的圖像序列(穩(wěn)態(tài)特征有時間相關(guān)性)，它們描述諸如波浪、瀑布、煙霧等動態(tài)場景。在模式識別中，特征提取是最基本的問題之一。首先，我們采用基于頻譜的方法和基于灰度共生矩陣的方法來抽取動態(tài)紋理的特征；其次，我們選擇支持向量機(jī)來構(gòu)造分類器，這種分類器對于小樣本分類具有良好的分類效果。就紋理的頻譜特征而言，采用常用核函數(shù)的支持向量機(jī)能得到良好的分類效果，分類正確率達(dá)到96％以上。對于基于紋理灰度共生矩陣的方法來說，由于特征維

2、數(shù)較大，需要采用合適的特征選擇方法。針對這一問題，我們采用微分幾何的方法來解決：一是將線性的主成分分析推廣到曲線上，即采用微分幾何中的主曲率方法，其實質(zhì)是在歐氏空間中嵌入一維流形。二是采用微分幾何中的切距離，將其引入到核函數(shù)中，構(gòu)造切距離的核函數(shù)，進(jìn)而構(gòu)造切距離核的主成分分析方法。這種核主成分分析方法利用非線性映射將原始數(shù)據(jù)映射到高維的特征空間，并在高維特征空間實施相應(yīng)的線性操作。本文的實驗表明，采用核主成分分析方法對動態(tài)紋理進(jìn)行分類獲