一種近紅外光譜的分類(lèi)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于光譜分析領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種近紅外光譜的分類(lèi)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 利用近紅外光譜進(jìn)行物質(zhì)判別分類(lèi)是光譜分析的一個(gè)重要應(yīng)用方向，目前已有多 種方法實(shí)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)的分類(lèi)，最終達(dá)到判定物質(zhì)類(lèi)別屬性的目的。據(jù)參考文獻(xiàn)的報(bào)道，聚類(lèi) 分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、判別分析、貝葉斯決策、支持向量機(jī)等方法已經(jīng)成功應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、食 品等產(chǎn)品的光譜快速分析領(lǐng)域。而在工程實(shí)際應(yīng)用中，由于訓(xùn)練建模樣本不足、樣本分布不 均、噪聲嚴(yán)重等情況，上述分類(lèi)器或分類(lèi)方法的性能就會(huì)下降。而目標(biāo)特征物濃度過(guò)低，存 在外部干擾，檢測(cè)基質(zhì)過(guò)于混雜導(dǎo)致圖譜混疊情況，可能導(dǎo)致分類(lèi)失敗，研究復(fù)雜環(huán)境下更 為有效的光譜分類(lèi)特征信息提取方法并實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分類(lèi)具有現(xiàn)實(shí)意義。
[0003] 隨著稀疏理論的推廣，利用信號(hào)稀疏特性的提取類(lèi)別特征在圖像處理領(lǐng)域已取得 了初步的研究成果，該成果用于人臉、遙感信息的分類(lèi)識(shí)別有了初步成效，但現(xiàn)有基于稀疏 表達(dá)的分類(lèi)（Sparse Representation-based Classifier,簡(jiǎn)稱(chēng) SRC)非常繁瑣。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 鑒于此，本發(fā)明提供一種近紅外光譜的分類(lèi)方法，W解決現(xiàn)有技術(shù)計(jì)算方法繁瑣 的技術(shù)問(wèn)題。
[0005] 本發(fā)明實(shí)施例是該樣實(shí)現(xiàn)的，一種近紅外光譜的分類(lèi)方法，所述方法包括W下步 驟：
[0006] 獲取待分類(lèi)近紅外光譜樣本，并根據(jù)所述待分類(lèi)近紅外光譜樣本獲取驗(yàn)證集樣 本；
[0007] 通過(guò)稀疏降維方法利用校正集樣本獲取最優(yōu)分類(lèi)分割面，并使所述校正集和驗(yàn)證 集光譜向最優(yōu)分類(lèi)分割面投影，完成光譜的壓縮變換；
[0008] 根據(jù)所述投影通過(guò)變換壓縮獲取所述驗(yàn)證集樣本的目標(biāo)校正集樣本，將所述目標(biāo) 校正集樣本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本集進(jìn)行 分類(lèi)。
[0009] 進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述投影通過(guò)變換壓縮獲取所述驗(yàn)證集樣本的目標(biāo)校正集樣 本，將所述目標(biāo)校正集樣本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述 驗(yàn)證樣本集進(jìn)行分類(lèi)的步驟，具體為：
[0010] 根據(jù)驗(yàn)證集樣本與校正集樣本的距離確定目標(biāo)校正集樣本，將所述目標(biāo)校正集樣 本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本集進(jìn)行分類(lèi)。
[0011] 進(jìn)一步的，所述根據(jù)驗(yàn)證集樣本與校正集樣本的距離確定目標(biāo)校正集樣本，將所 述目標(biāo)校正集樣本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本 集進(jìn)行分類(lèi)的步驟，具體為：
[0012] 將所述驗(yàn)證集樣本與預(yù)設(shè)的校正集樣本進(jìn)行距離比較，選擇距離最近的校正集樣 本作為目標(biāo)校正集樣本；
[0013] 獲取所述驗(yàn)證集樣本在所述目標(biāo)校正集樣本下的稀疏表示系數(shù)；
[0014] 根據(jù)所述稀疏表示系數(shù)計(jì)算所述驗(yàn)證集樣本在所述目標(biāo)校正集樣本下的重構(gòu)誤 差；
[0015] 根據(jù)所述重構(gòu)誤差確定所述驗(yàn)證樣本集的類(lèi)別。
[0016] 進(jìn)一步的，所述距離為：歐氏距離或馬氏距離。
[0017] 進(jìn)一步的，通過(guò)公式
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種近紅外光譜的分類(lèi)方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 獲取待分類(lèi)近紅外光譜樣本，并根據(jù)所述待分類(lèi)近紅外光譜樣本獲取驗(yàn)證集樣本； 通過(guò)稀疏降維方法利用校正集樣本獲取最優(yōu)分類(lèi)分割面，并使所述校正集和驗(yàn)證集光 譜向最優(yōu)分類(lèi)分割面投影，完成光譜的壓縮變換； 根據(jù)所述投影通過(guò)變換壓縮獲取所述驗(yàn)證集樣本的目標(biāo)校正集樣本，將所述目標(biāo)校 正集樣本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本集進(jìn)行分 類(lèi)。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述投影通過(guò)變換壓縮獲取所述 驗(yàn)證集樣本的目標(biāo)校正集樣本，將所述目標(biāo)校正集樣本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典， 并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本集進(jìn)行分類(lèi)的步驟，具體為： 根據(jù)驗(yàn)證集樣本與校正集樣本的距離確定目標(biāo)校正集樣本，將所述目標(biāo)校正集樣本作 為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本集進(jìn)行分類(lèi)。
3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)驗(yàn)證集樣本與校正集樣本的距離 確定目標(biāo)校正集樣本，將所述目標(biāo)校正集樣本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所 述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本集進(jìn)行分類(lèi)的步驟，具體為： 將所述驗(yàn)證集樣本與預(yù)設(shè)的校正集樣本進(jìn)行距離比較，選擇距離最近的校正集樣本作 為目標(biāo)校正集樣本； 獲取所述驗(yàn)證集樣本在所述目標(biāo)校正集樣本下的稀疏表示系數(shù)； 根據(jù)所述稀疏表示系數(shù)計(jì)算所述驗(yàn)證集樣本在所述目標(biāo)校正集樣本下的重構(gòu)誤差； 根據(jù)所述重構(gòu)誤差確定所述驗(yàn)證樣本集的類(lèi)別。
4. 如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述距離為：歐氏距離或馬氏距離。
5. 如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，通過(guò)公^
算所述歐氏 距離，通過(guò)公5
計(jì)算所述馬氏距離， 其中xik為第i個(gè)光譜樣本的第k個(gè)元素，V為校正集光譜的協(xié)方差矩陣，^為校正集樣本 光譜的平均值。
6. 如權(quán)利要求1所述的方法，在所述獲取所述驗(yàn)證集樣本的目標(biāo)校正集樣本的步驟之 后，所述方法還包括以下步驟： 獲取所述驗(yàn)證集樣本在所述目標(biāo)校正集樣本下的稀疏表示系數(shù)； 根據(jù)所述稀疏表示系數(shù)確定目標(biāo)原子，所述目標(biāo)原子為根據(jù)所述稀疏表示系數(shù)的和計(jì) 算的屬性最強(qiáng)的原子； 確定目標(biāo)類(lèi)別，并將所述驗(yàn)證集樣本確定為所述目標(biāo)類(lèi)別，所述目標(biāo)類(lèi)別為目標(biāo)原子 最多的類(lèi)別。
7. 如權(quán)利要求1?6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述待分類(lèi)近紅外光譜通過(guò)光獲 取裝置獲取。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明適用于光譜分析領(lǐng)域，提供了一種近紅外光譜的分類(lèi)方法，所述方法包括：獲取待分類(lèi)近紅外光譜樣本，并根據(jù)所述待分類(lèi)近紅外光譜樣本獲取驗(yàn)證集樣本；通過(guò)稀疏降維方法利用校正集樣本獲取最優(yōu)分類(lèi)分割面，并使所述校正集和驗(yàn)證集光譜向最優(yōu)分類(lèi)分割面投影，完成光譜的壓縮變換；根據(jù)所述投影通過(guò)變換壓縮獲取所述驗(yàn)證集樣本的目標(biāo)校正集樣本，將所述目標(biāo)校正集樣本作為所述驗(yàn)證集樣本的學(xué)習(xí)字典，并根據(jù)所述學(xué)習(xí)字典對(duì)所述驗(yàn)證樣本集進(jìn)行分類(lèi)。本發(fā)明實(shí)施例，省去了根據(jù)校正樣本集訓(xùn)練學(xué)習(xí)字典的繁瑣過(guò)程，提高了近紅外光譜的分類(lèi)效率。
【IPC分類(lèi)】G06K9-62
【公開(kāi)號(hào)】CN104616022
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510016679
【發(fā)明人】周揚(yáng), 劉鐵兵, 李津蓉, 施秧, 陳正偉
【申請(qǐng)人】浙江科技學(xué)院
【公開(kāi)日】2015年5月13日
【申請(qǐng)日】2015年1月13日