黎曼流形上的核稀疏表示及折痕识别

摘要 在毛杆折痕识别中，光照不均和边缘绒毛等干扰因素在一定程度上影响识别的准确性.为尽可能排除这些影响折痕识别的因素，将图像稀疏表示思想引入到折痕检测，提出了黎曼流形上的核稀疏表示方法进行目标识别.首先采用协方差矩阵描述子来表征图像，并利用Bregman散度作为黎曼流形上的距离度量，进而构造了流形上的核函数.然后通过核方法把样本数据映射到再生核希尔伯特空间，结合稀疏表示获取高维特征空间的核稀疏表示系数.最后建立了字典学习的数学模型，结合凸理论提出了字典学习的有效算法.实验结果表明了所提方法的有效性